Musiqiy striming xizmatlarining yuksalishi hozirgi avlod tinglovchilarining musiqaga munosabatini butunlay o'zgartirdi. Kichik oylik abonent toʻlovi evaziga millionlab qoʻshiqlar mavjud emas, algoritmlar sizning didingizga moslashtirilgan doimiy musiqa oqimini yetkazib berish uchun fonda faol ishlaydi.
Musiqa oqimlari bo'yicha urushlar bo'yicha Shvetsiyada joylashgan Spotify kompaniyasi yetakchilik qilmoqda. Platforma 400-yilda oyiga 2022 milliondan ortiq faol foydalanuvchilarni to‘pladi. Spotify eng katta talab bo‘yicha musiqa xizmati bo‘lishdan tashqari, sun’iy intellekt va sun’iy intellekt chegaralarini doimiy ravishda oshirib boradi. kompyuterni o'rganish musiqa va musiqa tavsiyasi kontekstida.
Discover Weekly yoki Daily Mix kabi pleylistlar rassomlar va tinglovchilarni birlashtirishga harakat qiladigan murakkab algoritmlar tizimi yordamida yaratilgan. Ushbu maqola Spotify sahna ortida qanday ishlashi haqida yorug'lik beradi. Biz ushbu algoritmlarning barchasi foydalanuvchilar uchun samarali musiqa kuratorlik xizmatlarini yaratish uchun qanday ishlashini ko'rib chiqamiz.
Spotify sizga qanday narsalarni tavsiya qiladi?
Spotify tavsiya qiluvchi tizim sifatida tanilgan narsaga tayanadi. Tavsiya mexanizmi sifatida ham tanilgan algoritm tegishli elementlarni topish va foydalanuvchilarga tavsiya qilish uchun model yaratadi. Spotify o'z foydalanuvchilariga moslashtirilgan pleylistlar va trek takliflarini yetkazib berish uchun moslashtirilgan samarali tavsiyalar tizimini yaratdi.
Ushbu turdagi algoritm kundalik hayotimizda deyarli hamma joyda mavjud. Tavsiya qiluvchi tizimlar Amazon, YouTube va Facebook-ga ilova bilan oldingi aloqalaringiz asosida sizga tegishli kontentni taqdim etish imkonini beruvchi xususiyatlarni boshqaradi.
Spotify-ning tavsiya qiluvchi mexanizmi ikkita ko'rinishni to'g'ri qabul qilishi kerak: foydalanuvchi va musiqa trekining o'zi.
Musiqa treklarini ifodalash
Spotify sizga musiqa taklif qilishidan oldin uning algoritmlari maʼlumotlar bazasidagi millionlab treklarning har birini tavsiflashning miqdoriy usuliga ega boʻlishi kerak.
Har bir musiqiy trek uchun profil yaratishning o'zi qiziq muammo. Spotify o'z katalogidagi har bir yozuvni tasvirlash uchun eng yaxshi modellarni topish uchun ko'plab tadqiqotlarga sarmoya kiritdi.
Ushbu muammoni hal qilish uchun Spotify taqdimot yaratishning ikkita asosiy usulidan foydalanadi: kontentga asoslangan filtrlash va hamkorlikda filtrlash.
Keling, ushbu usullarning har biri nima qilishini va ular musiqaning yaxlit tasvirini yaratish uchun qanday ishlashini ko'rib chiqaylik.
Kontentga asoslangan filtrlash
Kontentga asoslangan filtrlash trekning haqiqiy ma'lumotlari va metama'lumotlarini o'rganish orqali har bir trekni tavsiflashga qaratilgan.
Rassomlar musiqani Spotify ma'lumotlar bazasiga yuklaganlarida, ular haqiqiy musiqa faylining o'zini, shuningdek, qo'shimcha ma'lumot yoki metama'lumotlarni taqdim etishlari kerak. Metadata qo'shiq nomini, u chiqarilgan yilni, trekning albomini va hatto qo'shiqning uzunligini o'z ichiga oladi.
Spotify ushbu fayllarni olganida, qo'shiqlarni toifalarga ajratish uchun taqdim etilgan metama'lumotlardan tezda foydalanishi mumkin. Masalan, 1989 yildagi britaniyalik rok singlini bir nechta pleylistlarga kiritish mumkin, masalan, "Klassik Britaniya hitlari" yoki hatto "80-yillardagi rok qo'shiqlari".
Xom audio tahlili
Biroq, Spotify bir qadam oldinga boradi va trekdan ba'zi miqdoriy ko'rsatkichlarni olish uchun xom audio faylning o'zida tahlil qiladi. ga nazar tashlasak Spotify API, biz ushbu ko'rsatkichlarning bir nechtasini ko'rishimiz mumkin.
Masalan, API "intensivlik va faollikning idrok o'lchovi" ni o'lchaydigan energiya ko'rsatkichini o'z ichiga oladi. Hujjatlarga ko'ra, ko'rsatkich dinamik diapazon, idrok etilgan ovoz balandligi va tembr kabi turli xil atributlardan olingan. Ushbu ko'rsatkichdan foydalanib, Spotify yuqori energiyali qo'shiqlarni birgalikda toifalarga ajratishi va ularni yuqori intensiv musiqa tinglaydigan foydalanuvchilarga tavsiyalar sifatida xizmat qilishi mumkin.
Energiyadan tashqari, Spotify trekning jonliligini ham aniqlaydi, bu yozuvda auditoriya borligini aniqlaydigan ko'rsatkichdir. Valentlik trekning qanchalik ijobiy ekanligini tavsiflovchi o'lchovdir. Yuqori valentlik tovush quvnoq va quvnoq musiqani, pastroq valentlik esa g'amgin, tushkun yoki g'azablangan musiqani ko'rsatadi.
Vaqtinchalik tahlil
Spotify-da trekning vaqtinchalik tuzilishini tavsiflovchi yana bir qiziqarli analitik algoritm mavjud. Bitta trek turli segmentlarga bo'linadi: bo'limlardan (xor, ko'prik, instrumental solo), individual ritmlarning o'zigacha. Bundan foydalanib, Spotify sevimli qo'shiqlaringiz tuzilishini qanday tasvirlashini tekshirishingiz mumkin onlayn vosita Spotify API-ga so'rov yuboradi.
Vaqtinchalik tahlilni energiya va valentlik kabi ko'rsatkichlar bilan birlashtirish trekni yanada nozikroq ko'rsatishga yordam beradi. Biz asta-sekin intensivlikdagi qo'shiqlarni filtrlashimiz yoki butun yo'l davomida yuqori energiyali qo'shiqlarni topishimiz mumkin.
Matn tahlili
Spotify-ning tavsiya qiluvchi dvigateli, shuningdek, trek yoki rassomga tegishli matndan semantik ma'lumotni tabiiydan foydalanish orqali chiqaradi. tillarni qayta ishlash modellari.
Qo'shiq matni qo'shiqning mazmunini tushunishga yordam beradi. Ehtimol, Spotify potentsial kalit so'zlarni qidiradi yoki hissiyotlarni tahlil qilish yangi pleylistlar yoki trek radiolarini yaratishda.
Internet trek yoki rassomni tushunish uchun ham foydali vositadir. Haqiqiy odamlar har bir trek yoki qo'shiqchini qanday tasvirlashini aniqlash uchun Spotify muntazam ravishda onlayn ommaviy axborot vositalari va musiqiy nashrlarning veb-skanerlarini amalga oshiradi.
Birgalikda filtrlash
Birgalikda filtrlash deganda siz o'xshash foydalanuvchilarning odatlarini ko'rib chiqish orqali foydalanuvchi afzal ko'rishi mumkin bo'lgan narsalarni filtrlashingiz mumkin bo'lgan yondashuvni nazarda tutadi.
Masalan, A foydalanuvchisi X va Y ijrochilarni, yana bir Spotify foydalanuvchisi B ham X va Yni yoqtirishi mumkin. Agar B foydalanuvchisi Z artistning ko‘plab qo‘shiqlarini tinglasa, A foydalanuvchisi ham ularni yoqtirishi mumkin.
Ushbu usul yordamida birgalikda filtrlash bilan bog'liq muammolardan biri shundaki, foydalanuvchilar odatda musiqaga nisbatan turli xil didga ega. Ehtimol, Z rassomi X va Y rassomlaridan butunlay boshqacha janrdir.
Bunga qarshi kurashish uchun Spotify pleylist va tinglash seansining birgalikdagi holatini ko'rib chiqadigan hamkorlikdagi filtrlash variantidan foydalanadi. Oddiyroq qilib aytganda, bir xil pleylistda bo'ladigan treklar yoki odamlar bir seansda tinglaydigan qo'shiqlar o'xshash bo'lish ehtimoli ko'proq.
Spotify qo'shiqlarni qo'shiq mazmunini tahlil qilishda ko'rinmasligi mumkin bo'lgan toifalarga birlashtirish uchun ushbu hamkorlikdagi filtrlash usulidan foydalanadi.
Foydalanuvchi didini tavsiflash
Endi bizda trek yoki rassomni tasvirlaydigan yaxshi vakillik mavjud. Qo'shiqlarni tavsiya qilish uchun to'g'ri foydalanuvchilarni qanday topamiz?
Spotify hal qilishi kerak bo'lgan yana bir qiyin muammo - bu foydalanuvchilarning musiqiy didini tushunish.
Spotify akkauntini birinchi marta yaratganingizda, Spotify sizdan kuzatmoqchi bo'lgan bir nechta janr yoki rassomlarni tanlashingizni so'rashini sezishingiz mumkin. Bu foydalanuvchi qaysi musiqa turini tinglamoqchi ekanligini aniqlashdagi birinchi qadamdir.
Shundan so'ng, Spotify-ning tavsiyalar mexanizmi butun tinglash faoliyatingizni kuzatib boradi. Agar siz faqat klassik musiqa izlayotgan bo‘lsangiz, Spotify sizga ko‘proq klassik musiqa takliflarini taqdim etishi mantiqan.
Biroq, trekni tinglash e'tiborga olish kerak bo'lgan eng asosiy signaldir. Spotify shuningdek, siz o'tkazib yuborgan qo'shiqlar, saqlagan treklar va siz kuzatadigan ijrochilarni ham ko'rib chiqadi. Ushbu turdagi o'zaro ta'sirlar aniq yoki faol qayta aloqadir.
Bundan tashqari, Spotify yashirin fikr-mulohazalarni ham ko'rib chiqadi. Bunga tinglash seansining davomiyligi yoki qo'shiqni qanchalik tez-tez takrorlashingiz kiradi.
Ushbu o'zaro ta'sirlarning barchasidan foydalanib, Spotify endi janr, kayfiyat va davr bo'yicha sizning afzalliklaringizni bilib olishi kerak. Platforma, shuningdek, kunning yoki haftaning ma'lum bir kunida qaysi musiqa turini afzal ko'rishingiz mumkinligini taxmin qilishi mumkin.
Spotify, shuningdek, foydalanuvchilar ko'pincha vaqt o'tishi bilan musiqaga bo'lgan didini rivojlantirayotganini tushunadi. Ushbu haqiqatni hisobga olgan holda, Spotify tavsiya mexanizmi tarixiy ma'lumotlarga nisbatan so'nggi faoliyatga ko'proq ahamiyat beradi.
Xulosa
Apple Music kabi platformalarda qo'shiqlar ko'proq bo'lsa va TIDAL kabi xizmatlar yuqori aniq ovozni va'da qilsa ham, Spotify musiqa obunachilarining jahon bozoridagi ulushida ustunlik qilishda davom etmoqda. Muvaffaqiyatning bir qismi o'n yillik tadqiqot va takrorlash natijasi bo'lgan tavsiyalar tizimining samaradorligidir.
Spotify tavsiyalar tizimining maqsadi foydalanuvchilar uchun platformada uzoq vaqt o'tkazish imkonini beradigan qoniqarli tajribani taqdim etishdir. Spotify kabi onlayn obuna xizmatlariga kelganda foydalanuvchini saqlab qolish muvaffaqiyatning asosiy ko'rsatkichidir.
Spotify shaxsiylashtirish bo'yicha VP Oskar Stalning so'zlariga ko'ra, platforma "hayotingizdagi yanada mazmunli audio miqdorini oshirish"ni maqsad qilgan. dan foydalanish orqali mashinada o'rganish algoritmlari, Spotify o'z foydalanuvchilariga ajoyib tavsiyalar berishga qodir va san'atkorlarning o'sishi va ularni eshitish imkoniyatiga ega bo'lishiga yordam beradi.
Leave a Reply