Чем отличаются алгоритмы подбора музыки в разных музыкальных платформах?

Алгоритмы подбора музыки в разных музыкальных платформах могут отличаться, например, по типу данных, которые учитываются при формировании рекомендаций, и методам персонализации. 1

Некоторые платформы и их особенности:

• Яндекс Музыка. 1 Активно использует нейросети для анализа звучания треков. 1 Для поиска новых композиций сервис применяет гибридный подход, объединяющий несколько методов: коллаборативную фильтрацию, анализ контента и фильтрацию на основе знаний о пользователе. 5
• VK Music. 1 Делает ставку на социальные связи и анализ групп и подписок. 1
• Spotify. 1 Славится персонализированными плейлистами, основанными на сложных алгоритмах машинного обучения. 1 Для создания рекомендаций сервис применяет три главных типа моделей: модели совместной фильтрации, модели обработки естественного языка (NLP) и аудио-модели. 3
• Deezer. 1 Предлагает Flow — бесконечный поток музыки, подстраивающийся под настроение пользователя. 1
• YouTube Music. 1 Анализирует историю просмотров и предлагает музыку, похожую на ту, что слушают на YouTube. 1
• Bandcamp. 1 Делает ставку на поддержку независимых артистов и предлагает уникальную систему рекомендаций, основанную на жанровых тегах и отзывах слушателей. 1
• SoundCloud. 1 Алгоритмы работают по принципу «от пользователя к пользователю», позволяя открывать музыку через друзей и единомышленников. 1