Персонализированная система рекомендаций в Яндекс Музыке работает следующим образом: 1

1. Выявляются предпочтения пользователя. 1 Для этого анализируется история прослушиваний треков на сервисе. 1 По ней можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. 1
2. Строится прогноз. 1 Алгоритм анализирует профиль пользователя и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. 1 Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени: каждый раз, когда пользователь совершает новое действие — слушает трек или добавляет его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. 1
3. Составляются рекомендации. 1 Прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, «разбавляют» информацией из других источников. 1 Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки или списки треков, которые рекомендуют любимые исполнители. 1
4. Составляется окончательный список рекомендаций. 1 Для этого используется Матрикснет — разработанный в Яндексе метод машинного обучения. 1 Он обрабатывает список всех возможных рекомендаций и определяет, какие именно следует показать пользователю на главной странице Яндекс Музыки и в каком порядке их расположить. 1

Чем активнее пользователь взаимодействует с сервисом, тем точнее будут его персональные рекомендации. 2