Какие технологии используются для создания персонализированных подборок клипов в музыкальных стриминговых сервисах?

Для создания персонализированных подборок клипов в музыкальных стриминговых сервисах используются рекомендательные системы на основе нейросетей. rugpt.io

Некоторые технологии, которые применяются:

• Анализ предпочтений пользователя. habr.com Сервис учитывает, какие жанры и исполнителей пользователь указывал как любимые при регистрации, что у него лежит в плейлисте, что удалялось и так далее. habr.com
• Анализ контента. habr.com Трек преобразуется в специальный формат — цифровой аудиовектор. habr.com Для этого сервис разворачивает трек во времени и раскладывает его на частотные диапазоны, получая спектрограмму. habr.com
• Коллаборативная фильтрация. habr.com Алгоритм анализирует обезличенные данные массы пользователей, после чего прогнозирует музыкальные интересы конкретного человека. habr.com

Например, в «Яндекс Музыке» для создания подборки клипов «Время клипов» используется гибридный подход, который объединяет коллаборативную фильтрацию, анализ контента и фильтрацию на основе знаний о пользователе. habr.com

В стриминговом сервисе «Звук» для генерации персонализированных плейлистов используется функция «ГигаМикс», которая анализирует музыкальные предпочтения пользователя и подбирает композиции, исходя из контекста его текстового запроса. dzen.ru