Алгоритм интеллектуального распределения аудиоконтента в современных стриминговых сервисах работает на основе нескольких подходов: 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. 12 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

Например, в Яндекс Музыке все три типа фильтрации объединяются в алгоритм машинного обучения CatBoost, который генерирует для каждого пользователя персонализированную последовательность треков с учётом множества факторов. 1