Как работает персонализация музыкальных рекомендаций в Spotify?

Персонализация музыкальных рекомендаций в Spotify работает на основе нескольких факторов: www.spotify.com

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

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. sysblok.ru Чем ближе вектор трека к вектору пользователя, тем больше вероятность, что этот трек ему порекомендуют. sysblok.ru

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

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

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