Какие методы анализа предпочтений пользователей применяются в музыкальных стриминговых сервисах?

Некоторые методы анализа предпочтений пользователей в музыкальных стриминговых сервисах:

• Анализ пользовательской информации. b1agency.ru 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
• Коллаборативная фильтрация. b1agency.ru dtf.ru Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. b1agency.ru
• Рекомендации на основе содержания. b1agency.ru Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. b1agency.ru Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. b1agency.ru
• 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

Современные стриминговые сервисы обычно используют несколько методов анализа предпочтений пользователей, применяя гибридный подход. habr.com