Система персонализации музыкальных коллекций на основе пользовательских предпочтений работает с помощью алгоритмов машинного обучения. 1 Обычно процесс включает три этапа: 1

1. Сбор данных. 1 Система собирает информацию о взаимодействии пользователей с музыкой: какие песни они слушают, пропускают, какие им нравятся или не нравятся. 1 Также собираются данные о самих песнях: исполнитель, жанр и звуковые характеристики, такие как темп и настроение. 1
2. Обработка данных. 1 Собранные данные предварительно обрабатываются для удаления шума и подготовки их к обучению модели. 1 Это включает в себя такие задачи, как нормализация данных, обработка пропущенных значений и преобразование необработанных объектов в удобный формат. 1
3. Обучение модели и прогнозирование. 1 Алгоритмы машинного обучения применяются к обработанным данным для выявления закономерностей и составления прогнозов относительно того, какая музыка может понравиться пользователю. 1 Затем система рекомендует песни или плейлисты на основе этих прогнозов. 1

Некоторые методы, которые используются в таких системах:

• Совместная фильтрация. 1 Система сравнивает историю прослушивания текущего пользователя с другими пользователями и предлагает песни, которые понравились похожим пользователям. 1
• Фильтрация на основе контента. 1 Система анализирует характеристики песен, которые ранее нравились пользователю, и предлагает похожие треки. 1
• Гибридные методы. 1 Такая система сочетает в себе методы совместной работы и фильтрации на основе контента для повышения точности. 1

Чем активнее пользователь взаимодействует с сервисами, тем точнее будут его персональные рекомендации. 5