Какие методы используют стриминговые сервисы для определения музыкальных треков?

Стриминговые сервисы используют несколько методов для определения музыкальных треков и предоставления рекомендаций пользователям: b1agency.ru habr.com

• 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 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
• Анализ контента. b1agency.ru habr.com Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. b1agency.ru habr.com Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. b1agency.ru

Обычно стриминговые сервисы используют все перечисленные методы, применяя их в гибридном подходе. habr.com