Чем отличается персонализация музыкальных рекомендаций на разных платформах?

Персонализация музыкальных рекомендаций на разных платформах может отличаться, например, в подходах к анализу предпочтений пользователей и характеристик треков. b1agency.ru dtf.ru

Некоторые платформы и особенности персонализации:

• «Яндекс Музыка». mediiia.com Для более точных рекомендаций учитываются данные о пользователях, такие как предыдущий опыт прослушивания, лайки, дизлайки и жанровые предпочтения. mediiia.com Алгоритм анализирует звучание композиции и примерно определяет наличие голоса или определённого темпа. mediiia.com Есть функция «Нейромузыка», которая представляет собой бесконечную мелодию, созданную алгоритмами и адаптированную к вкусам пользователя. mediiia.com
• Spotify. i-m-i.ru Для создания рекомендательных плейлистов сервис использует три модели: i-m-i.ru
• Коллаборативная фильтрация. i-m-i.ru b1agency.ru Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru
• Обработка естественного языка. i-m-i.ru Источник базы данных для этой модели заключён в текстовой информации о треке, новостях, статьях о нём, упоминаниях в блогах и так далее. i-m-i.ru
• Модель с аудиофайлами. i-m-i.ru Позволяет учитывать свежезагруженные песни. i-m-i.ru Работает без всякой дискриминации по отношению к менее популярным трекам. i-m-i.ru
• Apple Music. mediiia.com Сервис связан не столько с качеством пользовательского опыта, сколько с интеграцией в экосистему устройств и приложений Apple. mediiia.com

Алгоритмы рекомендаций постоянно обучаются и совершенствуются на основе новой информации о пользователях и новых треках. dtf.ru