Как работают музыкальные рекомендации в различных стриминговых платформах

Музыкальные рекомендации в стриминговых платформах работают в несколько этапов: wink.ru

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

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

1. Учёт контекста. wink.ru 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). wink.ru

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