Какие существуют методы персонализации музыкальных рекомендаций?

Некоторые методы персонализации музыкальных рекомендаций:

• 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
• Анализ поведения пользователя. b1agency.ru Алгоритм учитывает конкретные действия пользователя, например, последовательность воспроизведения треков, отметки лайков и частоту прослушивания. b1agency.ru
• Анализ контента. b1agency.ru Сервис преобразует трек в цифровой аудиовектор, разбивая его на частотные диапазоны и создавая спектрограмму. b1agency.ru Эти данные передаются в нейросеть, которая создаёт аудиовектор, содержащий информацию о песне, жанре и других характеристиках. b1agency.ru
• A/В-тестирование. i-m-i.ru 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. i-m-i.ru