Как стриминговые сервисы определяют музыкальные предпочтения пользователя?

Стриминговые сервисы определяют музыкальные предпочтения пользователя с помощью нескольких методов: b1agency.ru

1. Анализ пользовательской информации. b1agency.ru В сервисе собираются данные о том, какие исполнители или жанры нравятся пользователю, как часто он слушает определённые песни, что добавляет в свои плейлисты, какие треки слушает до конца, а какие пропускает. b1agency.ru Все эти данные обрабатываются, чтобы предложить наиболее подходящие рекомендации. b1agency.ru
2. Коллаборативная фильтрация. vk.com b1agency.ru Алгоритм сравнивает предпочтения пользователя с интересами других пользователей с похожими вкусами. vk.com Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru
3. Анализ характеристик трека. dtf.ru Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. b1agency.ru Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. b1agency.ru
4. Учёт контекста и поведения пользователя. dtf.ru Алгоритмы могут учитывать время суток, день недели, настроение или местоположение пользователя. dtf.ru Например, система может предложить пользователям энергичную музыку утром или спокойные треки перед сном. dtf.ru

Алгоритмы рекомендаций постоянно обучаются и совершенствуются на основе новой информации о пользователях и новых треках. dtf.ru