ОК запустили алгоритм рекомендаций треков по звучанию

Одноклассники не отстают от повестки и улучшают систему рекомендаций в собственном музыкальном сервисе.

Новый алгоритм на базе нейросетей и технологий машинного обучения анализирует звучание треков, которые пользователь прослушал ранее, и рекомендует похожие композиции. При этом база треков, на основе которой нейросеть выстраивает рекомендации для пользователей, ОК расширили в 5 раз.

Нейросеть анализирует миллионы аудиозаписей и на основе полученных данных формирует уникальные характеристики звучания каждой песни. Это помогает алгоритму рекомендаций формировать индивидуальный профиль предпочтений и подбирать похожие по характеристикам треки. Так «Музыка» в ОК предлагает слушателям разнообразный контент и с еще большей вероятностью угадывает их музыкальные предпочтения.

После обновления редкие песни и треки менее популярных жанров стали чаще попадать в рекомендации, что увеличило возможность выбора для ценителей музыки. Например, на основе композиции Сары Брайтман и Андреа Бочелли пользователям предлагаются близкие по звучанию песни на иностранном языке, а по треку группы Jefferson Airplane или композиции британского соул-исполнителя Рори Грейема пользователи найдут схожие по жанру музыкальные рекомендации.

Слушатели также смогут включать плейлист, состоящий только из треков, похожих на добавленную композицию. Сразу после добавления трека в раздел «Моя музыка» появится всплывающее окно «Вам также может понравиться», треки из которого можно послушать как отдельный плейлист.

Благодаря этим обновлениям число добавлений треков из рекомендаций в личные плейлисты пользователей выросло на 10%. Новый алгоритм уже работает для всех пользователей раздела «Музыка» в ОК: в десктопной и мобильной версиях, а также в приложениях ОК на iOS и Android.

Напомним, музыкальный сервис ОК был полностью обновлен в ноябре 2019 года. Новый сервис получил улучшенную технологию рекомендаций треков, интеграцию музыкальных предпочтений друзей, а также новый дизайн и навигацию.