Откуда Spotify знает, какая музыка нам нравится?🎵

Создатели Spotify одними из первых поняли, что нельзя создать сервис стриминга без персонализированного подбора контента. Сегодня я расскажу, как работают рекомендации на платформе Spotify, какие методы используются для анализа ваших музыкальных предпочтений и как система определяет, какие композиции, артисты и плейлисты могут вам понравиться.

Я являюсь большим поклонником Spotify, много лет слежу за их развитием и активно использую их платформу с первых дней выхода в России. Я прочитал книгу, в которой детально описывается, как создавалась эта чудесная компания. Авторы книги рассказали, что стояло за теми технологическими решениями, которые сделали компанию лидером рынка. Всем советую к прочтению.

Рекомендательные системы — это комплекс сервисов и алгоритмов, который анализирует предпочтения пользователей и пытается предсказать, что может их заинтересовать.

Spotify использует гибридную рекомендательную систему, которая комбинирует коллаборативную фильтрацию и контентную фильтрацию. Это означает, что система учитывает не только предпочтения пользователей, но и свойства самой музыки, чтобы дать наиболее подходящие рекомендации.

Коллаборативная фильтрация основана на истории прослушивания пользователя и его рейтингах песен. Система анализирует данные о том, какие песни и артисты пользователь слушает, и сравнивает его предпочтения с другими пользователями, которые слушают похожие песни. Это позволяет системе предложить пользователю новые песни и артистов, которые могут ему понравиться.

Контентная фильтрация, с другой стороны, основана на свойствах музыки, таких как жанр, темп, инструменты. Система анализирует музыкальные характеристики песен, которые пользователь слушает, и использует эту информацию для предложения новых песен, которые имеют схожие свойства.

Кроме того, Spotify использует анализ текста песен и других аудио-функций, чтобы помочь вам найти новую музыку. Это означает, что если вы ищете что-то специфическое, такое как романтические песни, система может рекомендовать вам подходящую музыку на основе текстов песен.

Одним из главных инструментов, используемых Spotify для рекомендаций, является функция Discover Weekly. Это персонализированный плейлист, который создается каждую неделю и составляется на основе истории прослушивания пользователя и предпочтениях аналогичных слушателей.

Наконец, Spotify также предлагает пользователю различные функции и инструменты для настройки своего аккаунта, в том числе возможность блокировать определенные исполнителей и песни, чтобы улучшить рекомендации.

В этом посте мы рассмотрели, как работают их рекомендательные системы, какие методы используются для анализа пользовательских данных и как эти системы помогают пользователям находить новую музыку, которая соответствует их вкусам и настроению.

Вы можете воспользоваться API Spotify и создать свою рекомендательную систему. Как вам такой pet-project? Пишите в комментариях, если хотите, чтобы мы рассмотрели рекомендательные системы OZON или TikTok. А как вам рекомендательные системы Spotify?

Если материал вам понравился, то приглашаю всех в свой Телеграм. Там я рассказываю про карьеру, работу аналитиком, Data Science, новости и мероприятия в IT.

Буду очень рад поддержке и вашим комментариям. Всем спасибо!