Рост паслуг струменевай перадачы музыкі цалкам змяніў падыход цяперашняга пакалення слухачоў да музыкі. Мала таго, што мільёны песень даступныя за невялікую штомесячную абаненцкую плату, алгарытмы актыўна працуюць у фонавым рэжыме, забяспечваючы пастаянны паток музыкі, персаналізаванай на ваш густ.
Лідзіруе ў войнах па струменевай перадачы музыкі шведская кампанія Spotify. Платформа вырасла і назапасіла больш за 400 мільёнаў актыўных карыстальнікаў штомесяц у 2022 годзе. Акрамя таго, што Spotify з'яўляецца найбуйнейшым музычным сэрвісам па запыце, пастаянна пашырае межы штучнага інтэлекту і навучанне з дапамогай машыны у кантэксце музыкі і музычнай рэкамендацыі.
Спісы прайгравання, такія як Discover Weekly або Daily Mix, ствараюцца з дапамогай складанай сістэмы алгарытмаў, якія спрабуюць супаставіць выканаўцаў і слухачоў. Гэты артыкул пралье святло на тое, як Spotify працуе за кадрам. Мы паглыбімся ў тое, як усе гэтыя алгарытмы працуюць разам, каб стварыць эфектыўныя сэрвісы для курыравання музыкі для карыстальнікаў.
Як Spotify рэкамендуе вам рэчы?
Spotify абапіраецца на так званую сістэму рэкамендацый. Таксама вядомы як механізм рэкамендацый, алгарытм стварае мадэль для пошуку і рэкамендацыі адпаведных элементаў карыстальнікам. Spotify стварыў эфектыўную сістэму рэкамендацый, прыстасаваную для прадастаўлення персаналізаваных спісаў прайгравання і прапаноў трэкаў сваім карыстальнікам.
Гэты тып алгарытму практычна паўсюдны ў нашым паўсядзённым жыцці. Сістэмы рэкамендатараў кіруюць функцыямі, якія дазваляюць Amazon, YouTube і Facebook прадастаўляць вам адпаведны кантэнт на аснове вашых мінулых узаемадзеянняў з дадаткам.
Механізм рэкамендацый Spotify павінен правільна ўявіць два варыянты: карыстальніка і сам музычны трэк.
Прадстаўленне музычных трэкаў
Перш чым Spotify можа прапанаваць вам музыку, яго алгарытмы павінны мець нейкі колькасны спосаб апісання кожнага з мільёнаў трэкаў у іх базе дадзеных.
Стварэнне профілю для кожнага музычнага трэка само па сабе цікавая праблема. Spotify інвеставаў у мноства даследаванняў, каб знайсці найлепшыя мадэлі для апісання кожнага запісу ў сваім каталогу.
Каб вырашыць гэтую праблему, Spotify выкарыстоўвае два асноўныя метады для стварэння прадстаўлення: фільтраванне на аснове кантэнту і сумеснае фільтраванне.
Давайце паглядзім, што робіць кожны з гэтых метадаў і як яны працуюць разам, каб стварыць цэласнае ўяўленне пра музыку.
Фільтраванне на аснове кантэнту
Фільтраванне на аснове кантэнту накіравана на апісанне кожнай дарожкі шляхам вывучэння фактычных даных і метададзеных дарожкі.
Калі выканаўцы загружаюць музыку ў базу дадзеных Spotify, яны павінны прадаставіць сам музычны файл, а таксама дадатковую інфармацыю або метаданыя. Метададзеныя ўключаюць назву песні, год яе выпуску, альбом трэка і нават працягласць самой песні.
Калі Spotify атрымлівае гэтыя файлы, ён можа хутка выкарыстоўваць прадастаўленыя метаданыя для класіфікацыі песень. Брытанскі рок-сінгл 1989 года, напрыклад, можа быць уключаны ў некалькі спісаў прайгравання, такіх як «Класічныя брытанскія хіты» ці нават «Рок-песні 80-х».
Аналіз неапрацаванага аўдыя
Аднак Spotify ідзе яшчэ далей і праводзіць аналіз неапрацаванага аўдыяфайла, каб атрымаць некаторыя колькасныя паказчыкі трэка. Калі мы паглядзім на Spotify API, мы можам бачыць некаторыя з гэтых паказчыкаў.
Напрыклад, API уключае паказчык энергіі, які вымярае «перцэпцыйную меру інтэнсіўнасці і актыўнасці». Згодна з дакументацыяй, метрыка выводзіцца з розных атрыбутаў, уключаючы дынамічны дыяпазон, успрыманую гучнасць і тэмбр. Выкарыстоўваючы гэты паказчык, Spotify можа класіфікаваць песні з высокай энергіяй разам і служыць іх у якасці рэкамендацый карыстальнікам, якія слухаюць музыку з высокай інтэнсіўнасцю.
Акрамя энергіі, Spotify таксама вызначае жывасць трэка, паказчык, які вызначае прысутнасць аўдыторыі ў запісе. Валентнасць - гэта паказчык, які апісвае, наколькі пазітыўны трэк. Гук з высокай валентнасцю паказвае на вясёлую і радасную музыку, а гук з больш нізкай валентнасцю - на сумную, дэпрэсіўную або гнеўную музыку.
Часавы аналіз
Spotify таксама мае яшчэ адзін цікавы алгарытм аналітыкі, які апісвае часовую структуру трэка. Адзін трэк падзелены на розныя сегменты: ад частак (хор, брыдж, інструментальнае сола) да асобных тактаў. Вы можаце праверыць, як Spotify апісвае структуру вашых любімых песень, выкарыстоўваючы гэта онлайн інструмент які адпраўляе запыт у Spotify API.
Камбінаванне часовага аналізу з такімі паказчыкамі, як энергія і валентнасць, можа дапамагчы прадставіць трэк больш дэталёва. Мы можам адфільтраваць песні, інтэнсіўнасць якіх паступова нарастае, або знайсці песні з высокай энергіяй да канца.
Аналіз тэксту
Механізм рэкамендацый Spotify таксама здабывае семантычную інфармацыю з тэксту, звязанага з трэкам або выканаўцам, з дапамогай натуральнага мадэлі апрацоўкі мовы.
Тэкст песні можа дапамагчы лепш зразумець змест песні. Цалкам магчыма, што Spotify шукае патэнцыйныя ключавыя словы або аналіз настрояў пры стварэнні новых плэйлістоў або трэкаў радыё.
Інтэрнет таксама з'яўляецца карысным інструментам для разумення трэка або выканаўцы. Spotify рэгулярна робіць вэб-скапіі інтэрнэт-СМІ і музычных выданняў, каб вызначыць, як рэальныя людзі апісваюць кожны трэк або выканаўцу.
Сумесная фільтрацыя
Сумесная фільтрацыя адносіцца да падыходу, пры якім вы можаце адфільтраваць элементы, якія карыстальнік можа аддаць перавагу, гледзячы на звычкі падобных карыстальнікаў.
Напрыклад, карыстальніку A могуць падабацца выканаўцы X і Y, а іншаму карыстальніку Spotify B таксама падабаюцца X і Y. Калі карыстальнік B слухае шмат песень выканаўцы Z, магчыма, яны таксама могуць падабацца карыстальніку A.
Адна з праблем сумеснай фільтрацыі з выкарыстаннем гэтага метаду заключаецца ў тым, што карыстальнікі звычайна маюць больш разнастайны музычны густ. Цалкам магчыма, што мастак Z - зусім іншы жанр ад мастакоў X і Y.
Каб змагацца з гэтым, Spotify выкарыстоўвае разнавіднасць сумеснай фільтрацыі, якая правярае спіс прайгравання і сеанс праслухоўвання. Прасцей кажучы, трэкі, якія звычайна ўваходзяць у адзін і той жа спіс прайгравання, або песні, якія людзі слухаюць падчас адной сесіі, хутчэй за ўсё, будуць падобныя.
Spotify выкарыстоўвае гэты метад сумеснай фільтрацыі, каб згрупаваць песні па катэгорыях, якія могуць быць невідавочнымі пры аналізе зместу песні.
Апісанне густу карыстальніка
Цяпер у нас ёсць добрае прадстаўленне, якое апісвае трэк або выканаўцу. Як тады знайсці патрэбных карыстальнікаў, каб рэкамендаваць песні?
Яшчэ адна складаная праблема, якую павінен вырашыць Spotify, - гэта разуменне музычнага густу сваіх карыстальнікаў.
Калі вы ўпершыню ствараеце ўліковы запіс Spotify, вы можаце заўважыць, што Spotify папросіць вас выбраць некалькі жанраў або выканаўцаў, за якімі вы хочаце сачыць. Гэта першы крок у вызначэнні тыпу музыкі, якую хоча слухаць карыстальнік.
Пасля гэтага механізм рэкамендацый Spotify адсочвае ўсю вашу актыўнасць праслухоўвання. Калі ўсё, што вы шукаеце, гэта класічная музыка, Spotify мае сэнс прапаноўваць вам больш класічнай музыкі.
Аднак праслухоўванне трэка - гэта толькі самы асноўны сігнал, які трэба ўлічваць. Spotify таксама разглядае песні, якія вы прапускаеце, трэкі, якія вы захоўваеце, і выканаўцаў, за якімі вы сочыце. Гэтыя тыпы ўзаемадзеяння - відавочная або актыўная зваротная сувязь.
Акрамя таго, Spotify таксама разглядае няяўныя водгукі. Гэта ўключае ў сябе працягласць сеансу праслухоўвання або тое, як часта вы паўтараеце песню.
З дапамогай усіх гэтых узаемадзеянняў Spotify цяпер павінен мець магчымасць даведацца вашы перавагі ў жанры, настроі і эпохе. Платформа таксама можа прадказаць, які тып музыкі вы аддасце перавагу ў пэўны час сутак ці дзень тыдня.
Spotify таксама разумее, што карыстальнікі часта развіваюць свой густ да музыкі з часам. Улічваючы гэты факт, механізм рэкамендацый Spotify надае большую вагу нядаўняй дзейнасці, чым гістарычным дадзеным.
заключэнне
Нягледзячы на тое, што такія платформы, як Apple Music, маюць больш даступных песень, а такія сэрвісы, як TIDAL, абяцаюць якасны гук, Spotify працягвае дамінаваць на сусветным рынку музычных падпісчыкаў. Часткай гэтага поспеху з'яўляецца эфектыўнасць сістэмы рэкамендацый, якая з'яўляецца прадуктам больш чым дзесяцігоддзя даследаванняў і ітэрацый.
Мэта сістэмы рэкамендацый Spotify - забяспечыць карыстальнікам здавальняючы вопыт, які дазволіць ім праводзіць на платформе доўгі час. Утрыманне карыстальнікаў з'яўляецца ключавым паказчыкам поспеху, калі справа даходзіць да сэрвісаў онлайн-падпіскі, такіх як Spotify.
Па словах Оскара Стала, віцэ-прэзідэнта па персаналізацыі ў Spotify, мэта платформы - «павялічыць колькасць больш значнага аўдыё ў вашым жыцці». Дзякуючы выкарыстанню алгарытмы машыннага навучання, Spotify можа даць выдатныя рэкамендацыі сваім карыстальнікам і дапамагчы артыстам расці і мець магчымасць быць пачутымі.
Пакінуць каментар