Если вы используете Spotify, то, скорее всего, у вас есть мнение по поводу его алгоритма рекомендаций. Мне это очень нравится, но я заметил значительное количество повторяющихся рекомендаций, особенно в отношении музыки, которую я уже много слушал. Как оказалось, Spotify фактически обрисовал, как работает свой алгоритм рекомендаций, что потенциально может помочь вам узнать это тоже.
Как работает алгоритм рекомендаций Spotify
Там много машинного обучения
Spotify изложил основы работы своего алгоритма рекомендаций, а также технические детали, позволяющие разбить эту упрощенную информацию на то, что нужно. на самом деле означает. Вот три основных принципа рекомендаций, которые использует Spotify:
- Совместная фильтрация: эта модель предлагает контент, основанный на сходстве между пользователями и их поведением. Если два пользователя слушают похожие песни, Spotify может рекомендовать другим дополнительные треки, которые нравятся одному пользователю. Совместная фильтрация превосходна, когда доступны данные о нескольких пользователях с общими вкусами.
- Контентная фильтрация: эта модель рекомендует песни на основе характеристик самого контента. Spotify классифицирует треки на основе метаданных (например, жанра, темпа, настроения) и может использовать обработку естественного языка (NLP) для анализа текстов или внешних описаний. Если пользователь часто слушает веселые поп-песни, фильтрация на основе контента может предложить поп-треки со схожим звучанием.
- Модели глубокого обучения/Нейронные сети: Spotify использует нейронные сети для выявления сложных закономерностей в пользовательских данных и функциях контента для персонализированных плейлистов, таких как Discover Weekly или Release Radar. Рекуррентные нейронные сети (RNN) часто используются в рекомендациях на основе последовательностей, чтобы предсказать, что пользователь захочет услышать дальше, на основе его истории прослушивания.
Первая — это очень распространенная стратегия, используемая и другими потоковыми сервисами, в первую очередь Netflix. Например, если один пользователь смотрит те же шоу, что и другой пользователь, Netflix порекомендует первому человеку те же шоу, которые нравятся другому человеку. Вдобавок ко всему, Spotify также ищет конкретные характеристики, о которых мы знаем из ежегодного мероприятия компании Unwrapped, где он отслеживает много данных о музыке, размещенной на сервисе. Используя API Spotify, вы даже можете искать такие параметры, как «танцевальность».
Spotify также использует аналогичные методы, когда дело доходит до поиска. Spotify утверждает, что если многие пользователи, ищущие что-то, взаимодействуют с определенным результатом, это затем отразится на результатах будущих поисков будущих пользователей. Нейронные сети компании также создают ваш «профиль вкуса», а такие действия, как поиск, прослушивание, пропуск или сохранение в вашей библиотеке, сообщают Spotify, что вам нравится, а что нет.
Наконец, режим Discovery позволяет исполнителям и лейблам выделять определенные песни для большей видимости, по сути отдавая приоритет этим трекам в алгоритме рекомендаций. Однако это не гарантия размещения; Spotify по-прежнему гарантирует, что любой рекламируемый контент соответствует вашему вкусовому профилю и моделям вовлеченности. Если песня в режиме Discovery не находит отклика у слушателей, алгоритм Spotify естественным образом снизит ее приоритет. Это работает так же, как и обычная таргетированная реклама: она будет показывать вам контент только в том случае, если он соответствует вашим интересам.
Связанный
Не являетесь поклонником модели подписки Spotify? Вы можете использовать Navidrome, чтобы превратить Raspberry Pi в сервер потоковой передачи музыки.
Как вы можете повлиять на алгоритм Spotify?
Spotify предоставляет вам несколько инструментов для этого
Если вы хотите руководствоваться своими рекомендациями, вы можете подавать Spotify сигналы о своих предпочтениях:
- Исключите из своего вкусового профиля: Вы можете исключить влияние определенных плейлистов на ваш профиль вкуса, помогая Spotify понять, что эти конкретные привычки прослушивания не обязательно отражают ваш общий музыкальный вкус.
- Отметить песни как «Не интересно»: Активная отметка песни или исполнителя как «не интересующаяся» снижает вероятность появления аналогичного контента в ваших рекомендациях, предоставляя вам больше контроля над тем, что вы видите.
- Фильтр явного контента: Если вы предпочитаете избегать явного контента, фильтр откровенного содержания Spotify заблокирует его, полностью исключив из ваших рекомендаций.
По сути, алгоритмы рекомендаций Spotify работают так же, как и любой другой алгоритм рекомендаций. Воспользуйтесь инструментами, которые предоставляет вам служба, и вы можете изменить то, как она рекомендует вам треки.
Алгоритм Spotify — это больше, чем просто генератор плейлистов, это сервис поиска музыки, который может помочь вам найти новых исполнителей и песни, которые соответствуют вашему профилю прослушивания. Не все, конечно, вам подойдет, но я знаю, что это помогло мне найти музыку и открыть для себя новых исполнителей, которых иначе у меня бы никогда не было.
