Современные музыкальные стриминги быстро распознают песни благодаря алгоритмам нейросетей, которые используют различные подходы для персонализации рекомендаций. 2

Некоторые из них:

• Анализ пользовательской информации. 2 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. 2
• Коллаборативная фильтрация. 2 Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. 2 На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. 2
• Рекомендации на основе содержания. 2 Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. 2 Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. 2
• Анализ поведения пользователя. 5 Алгоритмы смотрят не просто что слушают, а как: прослушивают, пропускают, сохраняют, повторно слушают, добавляют в плейлисты, делятся треками, подписываются на артистов. 5

Все эти методы объединяются в алгоритм машинного обучения, который генерирует для каждого пользователя персонализированную последовательность треков с учётом множества факторов. 12