Технология машинного обучения в музыкальных рекомендациях работает следующим образом:

1. Выявляются предпочтения пользователя. 2 Для этого смотрят, какие треки пользователь уже послушал. 2 По истории прослушиваний можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. 2 Также используются оценки «Нравится» и «Не нравится», которые ставят пользователи. 2
2. Строится прогноз. 2 Алгоритм анализирует профиль пользователя (то есть данные о его музыкальных предпочтениях) и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. 2 Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени. 2 Каждый раз, когда пользователь совершает новое действие — слушает трек или добавляет его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. 2
3. Составляются рекомендации. 2 Прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, «разбавляют» информацией из других источников. 2 Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки или списки треков, которые рекомендуют любимые исполнители. 2
4. Окончательный список рекомендаций составляется с помощью метода машинного обучения. 2 Например, в «Яндекс.Музыке» для этого используется Матрикснет, который обрабатывает список всех возможных рекомендаций и определяет, какие именно следует показать пользователю и в каком порядке их расположить. 2

Таким образом, чем больше пользователь взаимодействует с контентом, тем точнее будут его персональные рекомендации. 1