Музыкальные рекомендации в стриминговых платформах работают в несколько этапов: 2

1. Сбор данных. 2 Сервисы собирают историю прослушиваний, лайки и дизлайки, демографические данные пользователей. 2
2. Анализ предпочтений. 2 На основе собранных данных сервисы пытаются понять музыкальные предпочтения каждого пользователя. 2 Для этого анализируют, как пользователь взаимодействует с различными музыкальными композициями (например, сколько секунд слушает трек, быстро ли переключает треки в альбомах). 2 Также используют информацию о самих песнях (жанр, темп, инструменты, биты и т. д.). 2
3. Машинное обучение. 2 На этом этапе механизмы рекомендаций используют алгоритмы машинного обучения для обработки собранных данных. 2 Основные методы:

• Коллаборативная фильтрация. 24 Позволяет находить похожие вкусы у пользователей, основываясь на прослушивании. 2 Если два пользователя предпочитают одни и те же треки, система может рекомендовать одному из них музыку, которую слушает другой. 2
• Контентная фильтрация. 24 Система анализирует свойства самих треков и рекомендует похожие по параметрам композиции. 2
• Гибридные методы. 2 Комбинируют оба подхода для повышения точности рекомендаций. 2

1. Учёт контекста. 2 Современные музыкальные платформы также учитывают контекст прослушивания: время суток (например, пользователи могут предпочитать спокойную музыку утром и более энергичную ночью), действия (активные занятия (тренировка, работа) могут требовать разных списков воспроизведения) и настрой (некоторые сервисы анализируют, какую музыку предпочитает пользователь в зависимости от настроения). 2

Система постоянно оптимизируется на основе обратной связи, что позволяет ей становиться всё более точной и адаптивной. 2