Персонализация музыкальных рекомендаций в Spotify работает на основе нескольких факторов: 1

1. Профиль предпочтений. 1 Алгоритмы определяют вкусы пользователя по таким действиям, как поиск, воспроизведения, скипы и сохранения в медиатеку. 1 Это помогает понять, чем пользователь интересуется и как именно любит слушать музыку. 1 Например, если часто включает треки определённого исполнителя, сервис будет рекомендовать больше его композиций. 1
2. Информация, которую пользователь предоставляет. 1 К ней относится примерное местоположение, язык, возраст и подписки. 1 Эти данные подсказывают алгоритмам, чем пользователь может интересоваться и за какими исполнителями хочет следить. 1 Например, если подписан на подкаст, сервис может предложить один из его выпусков. 1
3. Тренды. 1 Чтобы качество рекомендаций было лучше, учитываются тренды, а также общие предпочтения и поведение пользователей. 1 Когда слушатели совершают похожие действия с определённым контентом, алгоритмам проще предугадывать, как с ним будут поступать другие люди. 1 Например, если пользователи часто ищут в Поиске определённый контент, сервис с большей вероятностью порекомендует его тем, кто хочет найти что-то похожее. 1
4. Информация о контенте. 1 Алгоритмы учитывают характеристики самого контента, например категорию, жанр или дату выпуска. 1 Похожим пользователям с большой вероятностью понравится похожий контент. 1 Например, если часто слушаешь поп-музыку, сервис может предлагать больше треков в этом жанре. 1

Кроме того, для создания рекомендаций Spotify использует коллаборативную фильтрацию: анализирует метаданные пользователей (количество прослушиваний, лайк или пропуск трека, посещение страницы артиста, прослушивание альбома с песней и так далее) и высчитывает векторы пользователя и векторы отдельных треков. 3 Чем ближе вектор трека к вектору пользователя, тем больше вероятность, что этот трек ему порекомендуют. 3

Также в сервисе есть механизм обработки естественного языка (ОЕЯ). 5 Он анализирует текстовую информацию о треке, новости, статьи о нём, упоминания в блогах и так далее. 5 Это помогает понять, что и какими словами говорят люди о конкретном артисте или песне. 5 Кроме того, сервис смотрит, какие ещё артисты и песни всплывают в таких описаниях. 5

Ещё один метод аналитики — анализ самой музыки. 3 Нейросеть оценивает энергичность треков, присутствие вокала, темп, тональность и так далее. 3 Это позволяет создавать кластеры, которые примеряются на пользователя не по принципу исполнителя или жанра, а в комплексе. 3

Чем больше пользователь слушает любимую музыку и взаимодействует с приложением, тем больше ему будут нравиться рекомендации Spotify. 1