Как работает алгоритм интеллектуального распределения аудиоконтента в современных стриминговых сервисах?

Алгоритм интеллектуального распределения аудиоконтента в современных стриминговых сервисах работает на основе нескольких подходов: b1agency.ru

1. Анализ пользовательской информации. b1agency.ru 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. b1agency.ru Все эти данные обрабатываются, чтобы предложить наиболее подходящие рекомендации. b1agency.ru
2. Коллаборативная фильтрация. b1agency.ru vk.com Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. b1agency.ru
3. Рекомендации на основе содержания. b1agency.ru Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. b1agency.ru

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. b1agency.ru