Стриминговые сервисы используют несколько методов для определения музыкальных треков и предоставления рекомендаций пользователям: 12

• Анализ пользовательской информации. 1 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. 1
• Коллаборативная фильтрация. 1 Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. 1 На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. 1
• Рекомендации на основе содержания. 1 Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. 1 Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. 1
• Анализ контента. 12 Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. 12 Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. 1

Обычно стриминговые сервисы используют все перечисленные методы, применяя их в гибридном подходе. 2