Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
De opkomst fan muzykstreamingtsjinsten hat folslein feroare hoe't de hjoeddeistige generaasje harkers muzyk benaderje. Net allinich binne miljoenen ferskes beskikber foar in lytse moanlikse abonnemintsfergoeding, algoritmen wurkje aktyf op 'e eftergrûn om in konstante stream fan muzyk te leverjen, personaliseare nei jo smaak.
De liedende fan 'e muzykstreamingoarloggen is it Sweedske bedriuw Spotify. It platfoarm is groeid om mear as 400 miljoen moanlikse aktive brûkers te sammeljen yn 2022. Njonken de grutste on-demand muzyktsjinst, skodt Spotify konstant de grinzen fan AI en masine learen yn it ramt fan muzyk en muzyk oanbefelling.
Playlists lykas Discover Weekly of Daily Mix wurde makke mei in kompleks systeem fan algoritmen dy't besykje artysten en harkers byinoar te passen. Dit artikel sil in ljocht skine oer hoe't Spotify efter de skermen wurket. Wy sille dûke yn hoe't al dizze algoritmen gearwurkje om in effektive muzykkuratingtsjinsten foar brûkers te meitsjen.
Hoe advisearret Spotify jo dingen?
Spotify fertrout op wat bekend is as in oanbefellingssysteem. Ek bekend as in oanbefellingsmotor, it algoritme makket in model om relevante items te finen en oan te rieden oan brûkers. Spotify hat in effektyf oanbefellingssysteem boud op maat foar it leverjen fan oanpaste playlists en suggestjes foar tracks oan har brûkers.
Dit soarte algoritme is praktysk oeral yn ús deistich libben. Oanbefellingssystemen driuwe de funksjes dy't Amazon, YouTube en Facebook tastean jo relevante ynhâld te jaan basearre op jo eardere ynteraksjes mei de app.
De oanbefellingsmotor fan Spotify moat twa foarstellingen krekt krije: de brûker en it muzykspoar sels.
Fertsjintwurdigje Music Tracks
Foardat Spotify jo muzyk foarstelle kin, moatte har algoritmen wat kwantitative manier hawwe om elk fan 'e miljoenen spoaren yn har database te beskriuwen.
It meitsjen fan in profyl foar elke muzykspoar is op himsels in nijsgjirrich probleem. Spotify hat ynvestearre yn in soad ûndersyk om de bêste modellen te finen om elk rekord yn har katalogus te beskriuwen.
Om dit probleem oan te pakken, brûkt Spotify twa haadmetoaden om in fertsjintwurdiging te meitsjen: ynhâld-basearre filterjen en gearwurkjend filterjen.
Litte wy sjen nei wat elk fan dizze metoaden docht en hoe't se gearwurkje om in holistyske fertsjintwurdiging fan muzyk te meitsjen.
Ynhâld-basearre filtering
Ynhâld-basearre filterjen hat as doel om elk spoar te beskriuwen troch de eigentlike gegevens en metadata fan it spoar te ûndersiikjen.
As artysten muzyk uploade nei de databank fan Spotify, moatte se it eigentlike muzykbestân sels leverje, lykas ekstra ynformaasje of metadata. Metadata omfettet de namme fan it ferske, it jier dat it waard útbrocht, it album fan it spoar, en sels de lingte fan it ferske sels.
As Spotify dizze bestannen ûntfangt, kin it de levere metadata fluch brûke om ferskes te kategorisearjen. In Britske rocksingle út 1989 kin bygelyks yn ferskate playlists set wurde lykas "Classic British Hits" of sels "Rock Songs from the 80s".
Raw Audio Analysis
Spotify giet lykwols in stap fierder en docht in analyse op it rau audiobestân sels om wat kwantitative metriken fan it spoar te krijen. As wy nimme in blik op de Spotify API, kinne wy in pear fan dizze metriken sjen.
Bygelyks, de API omfettet in enerzjymetrik dy't de "perseptuele mjitte fan yntensiteit en aktiviteit mjit." Neffens de dokumintaasje is de metrysk ôflaat fan ferskate attributen, ynklusyf dynamysk berik, waarnommen lûdens en timbre. Mei dizze metrik kin Spotify ferskes mei hege enerzjy byinoar kategorisearje en se tsjinje as oanbefellings foar brûkers dy't harkje nei muzyk mei hege yntinsiteit.
Njonken enerzjy bepaalt Spotify ek de libbenens fan it spoar, in metrike dy't de oanwêzigens fan in publyk yn 'e opname detektearret. Valence is in mjitting dy't beskriuwt hoe posityf in spoar is. In lûd mei hege valence jout fleurige en lokkige muzyk oan, wylst in legere valenslûd fertrietlike, depressyf of lilke muzyk oanjout.
Tydlike analyze
Spotify hat ek in oar ynteressant analytysk algoritme dat de tydlike struktuer fan it spoar beskriuwt. In inkeld spoar is ferdield yn ferskate segminten: fan seksjes (koar, brêge, ynstrumintale solo), oant de yndividuele beats sels. Jo kinne kontrolearje hoe't Spotify de struktuer fan jo favorite ferskes beskriuwt troch dit te brûken online ark dat stjoert in fersyk nei de Spotify API.
It kombinearjen fan de tydlike analyze mei metriken lykas enerzjy en valens kin helpe om it spoar op in mear nuansearre manier te fertsjintwurdigjen. Wy kinne troch ferskes filterje dy't stadichoan yn yntinsiteit opbouwe, of ferskes fine dy't heulenerzjy binne.
Tekst Analyze
De oanbefellingsmotor fan Spotify ekstrakt ek semantyske ynformaasje út tekst relatearre oan it spoar of artyst troch it brûken fan natuerlike taalferwurkingsmodellen.
Songteksten kinne helpe om de ynhâld fan it ferske fierder te begripen. It is mooglik dat Spotify siket nei potensjele trefwurden as sentimint analyse by it meitsjen fan nije playlists of track radio's.
It web is ek in nuttich ark om in spoar of artyst te begripen. Spotify docht regelmjittich webscraps fan online media-outlets en muzykpublikaasjes om te bepalen hoe't echte minsken elke track of artyst beskriuwe.
Gearwurkingsfiltering
Gearwurkingsfiltering ferwiist nei de oanpak wêr't jo items kinne filterje dy't in brûker miskien leaver kin troch te sjen nei de gewoanten fan ferlykbere brûkers.
Bygelyks, brûker A kin artysten X en Y leuk fine, en in oare Spotify brûker B hâldt ek fan X en Y. As brûker B harket nei in protte ferskes fan artyst Z, dan is it mooglik dat brûker A se ek leuk fine kin.
Ien probleem mei gearwurkjend filterjen mei dizze metoade is dat brûkers oer it algemien in mear ferskaat smaak hawwe yn muzyk. It is mooglik dat artyst Z in folslein oar sjenre is fan artysten X en Y.
Om dit te bestriden, brûkt Spotify in fariaasje fan gearwurkjende filtering dy't sjocht nei it gearkommen fan playlist en harksesje. Yn ienfâldiger termen, tracks dy't de neiging hawwe om yn deselde playlist te wêzen as ferskes wêr't minsken nei harkje yn deselde sesje binne wierskynliker gelyk.
Spotify brûkt dizze gearwurkjende filteroanpak om ferskes te groepearjen yn kategoryen dy't miskien net sichtber binne by it analysearjen fan de ynhâld fan it ferske.
Beskriuwing fan brûkerssmaak
Wy hawwe no in goede foarstelling dy't in spoar of artyst beskriuwt. Hoe fine wy dan de juste brûkers om de ferskes oan te rieden?
In oar útdaagjend probleem dat Spotify moat oplosse is it begripen fan 'e muzikale smaak fan har brûkers.
As jo earst in Spotify-akkount oanmeitsje, kinne jo merke dat Spotify jo sil freegje om in pear sjenres of artysten te selektearjen dy't jo wolle folgje. Dit is de earste stap by it bepalen fan hokker soarte muzyk de brûker nei harkje wol.
Dêrnei hâldt de oanbefellingsmotor fan Spotify jo heule harkaktiviteit by. It makket sin foar Spotify om jo mear suggestjes foar klassike muzyk te tsjinjen as alles wêr't jo nei sykje klassike muzyk is.
Harkje nei in spoar is lykwols gewoan it meast basale sinjaal om te beskôgjen. Spotify besjocht ek de ferskes dy't jo oerslaan, tracks dy't jo bewarje, en artysten dy't jo folgje. Dizze soarten ynteraksjes binne eksplisite as aktive feedback.
Dêrnjonken ûndersiket Spotify ek yn ymplisite feedback. Dit omfettet de lingte fan 'e harksesje of hoe faak jo in ferske werhelje.
Troch al dizze ynteraksjes te brûken, soe Spotify no jo foarkar kinne fine yn sjenre, stimming en tiidrek. It platfoarm kin ek foarsizze hokker soarte muzyk jo miskien leaver hawwe op in spesifike tiid fan 'e dei as dei fan' e wike.
Spotify begrypt ek dat brûkers faak har smaak yn muzyk ûntwikkelje oer de tiid. Sjoen dit feit, set de Spotify-oanbefellingsmotor mear gewicht op resinte aktiviteit oer histoaryske gegevens.
Konklúzje
Alhoewol't platfoarms lykas Apple Music mear beskikbere ferskes hawwe, en tsjinsten lykas TIDAL beloofje hege fidelity-lûd, bliuwt Spotify it wrâldwide merkoandiel fan muzykabonnees dominearje. In diel fan dat súkses is de effektiviteit fan har oanbefellingssysteem, dat in produkt is fan mear as in desennium fan ûndersyk en iteraasje.
It doel fan it oanbefellingssysteem fan Spotify is om in befredigjende ûnderfining foar brûkers te leverjen dy't har yn steat stelt om in lange tiid op it platfoarm troch te bringen. Brûkersbehâld is in wichtige metrik foar sukses as it giet om online abonnemintstsjinsten lykas Spotify.
Neffens Oskar Stal, VP fan personalisaasje by Spotify, is it platfoarm fan doel "it fergrutsjen fan it bedrach fan mear betsjuttingsfolle audio yn jo libben." Troch it brûken fan masine learen algoritmen, Spotify is yn steat om geweldige oanbefellings oan har brûkers te leverjen en artysten te helpen groeie en in kâns te hawwen om te hearren.
Leave a Reply