Какие существуют методы персонализации музыкальных рекомендаций?

Некоторые методы персонализации музыкальных рекомендаций:

• 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
• Анализ поведения пользователя. 1 Алгоритм учитывает конкретные действия пользователя, например, последовательность воспроизведения треков, отметки лайков и частоту прослушивания. 1
• Анализ контента. 1 Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. 1 Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. 1
• A/В-тестирование. 2 Разные формулы для рекомендаций тестируются одновременно на нескольких группах пользователей, а команда сервиса анализирует, в какой из них больше прослушиваний, скипов, лайков и других сигналов. 2