Алгоритмы распределения музыки на стриминговых платформах работают на основе нескольких подходов: 1

1. Рекомендации на основе знаний. 1 Сервис аккумулирует всю доступную информацию о пользователе: что он слушает (например, каких артистов или жанр), как часто, что лайкает, что дослушивает, что проматывает дальше и т. д.. 1
2. Анализ контента. 1 Сервис преобразует трек в специальный формат — цифровой аудиовектор. 1 Для этого трек разворачивают во времени и раскладывают на частотные диапазоны, получая спектрограмму. 1 Она передаётся специальной аудиомодели с нейросетью-энкодером, которая сворачивает спектрограмму в аудиовектор. 1 Этот приём позволяет алгоритму разложить трек на мельчайшие музыкальные элементы, чтобы потом сравнить каждую «элементарную музыкальную частицу» с аналогичными частицами других композиций. 1
3. Коллаборативная фильтрация. 12 Алгоритм анализирует обезличенные данные массы пользователей, после чего прогнозирует музыкальные интересы конкретного человека, добиваясь максимально точных рекомендаций. 1

Когда в сервисе появляется новый пользователь, система просит его выбрать любимые жанры и ориентируется на ответы. 2 Если же слушатель решает не отвечать, то механизм наблюдает за его поведением: следит, какие треки он лайкает, какие — переключает, и подбирает соответствующие рекомендации. 2