[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-158433683", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=bxbwd&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } } ]
{ "author_name": "Konstantin Panphilov", "author_type": "self", "tags": ["\u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441","\u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441_\u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430","\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438","\u043a\u0430\u043a_\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442_\u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441_\u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430"], "comments": 25, "likes": 13, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "section_name": "default", "id": "7303" }
Konstantin Panphilov
4 309

Как работает рекомендательная система «Яндекс.Музыки»

«Яндекс» в своём блоге опубликовал материал о принципах работы системы рекомендаций в сервисе «Яндекс.Музыка», которая работает с сентября 2014 года. Алгоритм даёт пользователю персональные рекомендации и со временем обучается, основываясь на его вкусах.

Как выявляются предпочтения

Прежде чем советовать пользователю ту или иную музыку, необходимо составить представление о его музыкальных вкусах. Самый простой способ сделать это — посмотреть, какие треки на «Яндекс.Музыке» он уже послушал. Это самая важная информация для рекомендательной системы; по истории прослушиваний можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. Однако чтобы составить более полную картину, неплохо ещё понимать, что ему нравится больше, а что — меньше.

Для этого мы используем дополнительные данные. Один из источников таких данных — оценки «Нравится» и «Не нравится», которые ставят пользователи. Оценку «Нравится» в «Яндекс.Музыке» можно ставить трекам, альбомам, исполнителям и целым музыкальным жанрам. Оценка «Не нравится» есть в жанровом радио и в радио по исполнителю: с её помощью можно отметить треки, которые пришлись не по душе.

Как правило, люди оценивают музыку, которая вызвала у них сильный эмоциональный отклик — неважно, положительный или отрицательный. Поэтому оценки довольно точно отражают пристрастия человека. Но одних оценок недостаточно: во-первых, люди ставят их далеко не всегда, а во-вторых, в шкале не хватает полутонов — есть только или «хорошо» («Нравится»), или «плохо» («Не нравится»).

Поэтому, помимо оценок и прослушиваний, мы обращаем внимание и на другие действия пользователя: пропуски треков (например, в альбоме, подборке или радио) и добавления треков в плейлисты.

Все действия мы разделяем на положительные и отрицательные. Положительные — прослушивание, оценка «Нравится», добавление в плейлист — говорят о том, что музыка нравится пользователю, а отрицательные — пропуск и оценка «Не нравится» — наоборот. Важно понимать, что действия неравнозначны: например, пользователь может пропустить трек, который в целом ему по душе, но сейчас не подходит под настроение. Поэтому каждому действию мы присваиваем вес: у оценки «Нравится» он максимальный, а у пропуска — минимальный.

Как строится прогноз

Алгоритм анализирует профиль пользователя (то есть данные о его музыкальных предпочтениях) и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени. Каждый раз, когда вы совершаете новое действие — слушаете трек или добавляете его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. Это позволяет быстро подстраиваться под вкусы и предлагать музыку, которая отвечает сегодняшнему настроению.

Делая прогноз, алгоритм также учитывает информацию о том, как связаны друг с другом объекты из каталога «Яндекс.Музыки»: треки, альбомы, исполнители, жанры. Благодаря этим данным можно советовать человеку новых исполнителей в его любимом жанре. Кроме того, система сравнивает профили всех пользователей «Яндекс.Музыки». Это делается для того, чтобы выявить людей со схожими музыкальными предпочтениями: то, что нравится одному, может понравиться и другому.

Как составляются рекомендации

Обработав данные, алгоритм выдаёт список треков и исполнителей, которые могут понравиться пользователю. Считать его окончательной рекомендацией, однако, нельзя. Во-первых, список слишком длинный — чтобы прослушать все треки, которые система выбрала за раз, не хватит и суток. Во-вторых, мы считаем, что рекомендации должны быть разнообразными: они должны включать в себя не только советы вида «раз вам понравилось X, послушайте Y», но и что-то ещё, что помогло бы сориентироваться в мире музыки — скажем, сообщения о новых релизах любимых исполнителей или чарты треков в жанрах, которые вам нравятся.

Поэтому прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, мы «разбавляем» информацией из других источников. Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки — саундтрек к только что вышедшему фильму или сборник композиций, прозвучавших на недавнем музыкальном фестивале, — или списки треков, которые рекомендуют любимые исполнители.

Окончательный список рекомендаций составляется с помощью «Матрикснета» — разработанного в «Яндексе» метода машинного обучения. «Матрикснет» обрабатывает список всех возможных рекомендаций — как полученных прогнозированием, так и составленных по другим источникам — и определяет, какие именно следует показать пользователю на главной странице «Яндекс.Музыки» и в каком порядке их расположить. Формула, по которой составляется лента рекомендаций, учитывает множество факторов — от сведений о том, сколько раз человек прослушал тот или иной трек, до времени суток: бывает так, что утром нравится одна музыка, а вечером — другая.

Задача рекомендаций в «Яндекс.Музыке» — помогать людям открывать для себя новую музыку. Новую не значит современную — система может посоветовать вам и треки, выпущенные в этом году, и музыку, написанную в XVIII веке. Главное — это будет музыка, которую вы ещё не слышали, но которая вам, скорее всего, понравится.

#яндекс #яндекс_музыка #рекомендации #как_работает_яндекс_музыка

Статьи по теме
«Яндекс.Музыка» определила самых популярных музыкантов России
Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": false }

Комментарии Комм.

0 новых

Популярные

По порядку

Прямой эфир

Хакеры смогли обойти двухфакторную
авторизацию с помощью уговоров
Подписаться на push-уведомления