Стриминговые сервисы определяют музыкальные предпочтения пользователя с помощью нескольких методов: 2

1. Анализ пользовательской информации. 2 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. 2 Все эти данные обрабатываются, чтобы предложить наиболее подходящие рекомендации. 2
2. Коллаборативная фильтрация. 12 Алгоритм сравнивает предпочтения пользователя с интересами других пользователей с похожими вкусами. 1 Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. 2
3. Анализ характеристик трека. 3 Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. 2 Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. 2
4. Учёт контекста и поведения пользователя. 3 Алгоритмы могут учитывать время суток, день недели, настроение или местоположение пользователя. 3 Например, система может предложить пользователям энергичную музыку утром или спокойные треки перед сном. 3

Алгоритмы рекомендаций постоянно обучаются и совершенствуются на основе новой информации о пользователях и новых треках. 3