Музыкальные стриминги анализируют поведение пользователей с помощью нескольких методов: 1

1. Анализ пользовательской информации. 1 В сервисе собираются данные о том, какие исполнители или жанры нравятся пользователю, как часто он слушает определённые песни, что добавляет в свои плейлисты, какие треки слушает до конца, а какие пропускает. 1 Все эти данные обрабатываются, чтобы предложить наиболее подходящие рекомендации. 1
2. Коллаборативная фильтрация. 14 Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. 1 На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. 1
3. Рекомендации на основе содержания. 1 Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. 1 Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. 1
4. Учёт контекста и поведения пользователя. 2 Алгоритмы могут учитывать время суток, день недели, настроение или местоположение пользователя. 2 Например, система может предложить пользователям энергичную музыку утром или спокойные треки перед сном. 2

Алгоритмы рекомендаций постоянно обучаются и совершенствуются на основе новой информации о пользователях и новых треках. 2