Как работают алгоритмы рекомендательных систем для подкастов?

Алгоритмы рекомендательных систем для подкастов работают на основе предпочтений пользователей и активности аудитории. www.unisender.com www.calltouch.ru

Некоторые методы, которые используются для подбора подкастов:

• Фильтрация по контенту. tproger.ru Система предлагает контент, похожий на тот, с которым пользователь взаимодействовал раньше. tproger.ru Например, если человек слушал подкаст о бизнесе, то ему будут предлагать выпуски на ту же тему. radiotochki.net
• Коллаборативная фильтрация. tproger.ru Алгоритм анализирует предпочтения множества пользователей, типизирует их и на основе сходства между клиентами сервиса и предлагаемыми подкастами строит рекомендации. tproger.ru

Для анализа подкастов используются нейросети, которые преобразуют аудиодорожку в текст (транскрибация). radiotochki.net Затем происходит обработка естественного языка (NLP). radiotochki.net Некоторые задачи, которые выполняет ИИ:

• Извлечение тем и ключевых слов. radiotochki.net Алгоритмы определяют, о чём идёт речь в подкасте. radiotochki.net
• Анализ тональности. radiotochki.net ИИ определяет эмоциональную окраску высказываний — позитивную, негативную или нейтральную. radiotochki.net Это помогает понять, какие темы вызывают у спикеров (и, предположительно, у слушателей) сильный эмоциональный отклик. radiotochki.net

Чем больше пользователи взаимодействуют с контентом и сервисом, тем больше полезной информации о поведении и интересах получают рекомендательные системы. tproger.ru