Как работает технология машинного обучения в музыкальных рекомендациях?

Технология машинного обучения в музыкальных рекомендациях работает следующим образом:

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

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