Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) произвели революцию в индустрии потоковой передачи музыки. за счет улучшения взаимодействия с пользователем, улучшения обнаружения контента и предоставления персонализированных рекомендации. Многие платформы потоковой передачи музыки используют сложные алгоритмы машинного обучения для анализа истории прослушивания пользовательских предпочтений и контекстных данных для предоставления индивидуальных музыкальных рекомендаций.
Spotify — одна из ведущих мировых платформ потоковой передачи музыки, а машинное обучение и искусственный интеллект сыграли решающую роль в успехе Spotify, революционизировав опыт потоковой передачи музыки. Благодаря персонализированным рекомендациям, динамическим плейлистам и алгоритмическому курированию алгоритмы машинного обучения Spotify повышают удовлетворенность и вовлеченность пользователей.
Как Spotify понимает ваш музыкальный вкус?
Система рекомендаций Spotify представляет собой сложную смесь совместной фильтрации, фильтрации на основе контента и других функций. Методы машинного обучения/ИИ.
Spotify также использует баланс между исследованием и эксплуатацией. Эксплуатация дает рекомендации, основанные на предыдущих привычках прослушивания, а исследование основано на неопределенной вовлеченности пользователей. Это исследовательский инструмент, позволяющий узнать больше о том, как люди взаимодействуют с предлагаемым контентом.
Система рекомендаций Spotify представляет собой сложное сочетание различных методов, позволяющих предоставить пользователям персонализированный и приятный опыт прослушивания.
Общие сведения о совместной фильтрации
Совместная фильтрация — это метод, который использует поведение пользователя для рекомендаций. Если у двух пользователей схожие музыкальные вкусы, система может порекомендовать песни, которые один пользователь слушал, а другой нет.
Совместная фильтрация — это процесс манипулирования матрицей, при котором количество воспроизведений песен пользователя организовано в разреженную матрицу. Матрица преобразуется в две матрицы: матрицу предпочтений и матрицу достоверности, которая показывает, слушал ли пользователь песню и насколько система уверена в этом предпочтении. Затем система использует алгоритм для поиска ближайших векторов песни «K» для каждого пользовательского вектора, давая рекомендации на основе этих результатов.
Если вы поклонник Давидо и вам нравится слушать Wizkid. Совместная фильтрация учитывает этот шаблон, и если другой пользователь любит слушать Давидо, но не открыл для себя Wizkid, система может порекомендовать Wizkid.
Совместная фильтрация идет еще дальше, объединяя пользователей со схожими музыкальными интересами. Этот процесс, известный как совместная фильтрация пользователей, группирует пользователей со схожим поведением или предпочтениями.
Другой подход совместная фильтрация элементов. Вместо кластеризации похожих пользователей он фокусируется на отношениях между элементами. Если многим пользователям нравятся одни и те же песни, система идентифицирует песни как похожие.
Ограничения совместной фильтрации
Совместная фильтрация произвела революцию в том, как мы находим новый контент, но у нее есть ограничения. Этот метод борется с проблемой «холодного запуска», когда сложно дать точные рекомендации для новых пользователей или элементов без исторических данных.
Совместная фильтрация также страдает от предвзятости популярности, часто рекомендуя популярные элементы и пропуская менее известные жемчужины.
Несмотря на эти проблемы, совместная фильтрация остается краеугольным камнем современных рекомендательных систем. Его способность использовать коллективный разум пользователей и предоставлять персонализированные рекомендации делает его незаменимым инструментом.
Объяснение фильтрации на основе содержимого
Контентная фильтрация помогает преодолеть проблема с холодным запуском. Метод фильтрации на основе содержимого обрабатывает песню, используя спектрограмму для анализа звука. Сверточная нейронная сеть (CNN) понимает песню, включая такие характеристики, как расчетный тактовый размер, тональность, режим, темп и громкость. Если новая песня имеет схожие параметры с любимыми песнями пользователя, Spotify, скорее всего, порекомендует ее.
Этот процесс включает в себя сравнение функций каждой песни с функциями песен, с которыми взаимодействует пользователь. Чем больше схожих признаков, тем выше вероятность того, что песня будет рекомендована пользователю.
Spotify адаптирует эти рекомендации к уникальным музыкальным вкусам пользователя, обеспечивая индивидуальное прослушивание. Независимо от того, являетесь ли вы поклонником динамичных рок-песен в тональности ми минор или медленных мелодичных поп-песен с тяжелым использованием фортепиано, фильтрация на основе содержимого гарантирует, что вы откроете для себя новую музыку, которая найдет отклик у вас.
Региональная релевантность: анализ текстов песен и сообщений в блогах
Музыка — это универсальный язык, который выходит за рамки границ, культур и времени. Тем не менее, под его универсальной привлекательностью скрывается богатый гобелен региональных влияний, замысловато вплетенных в ткань каждой песни.
Каждая песня имеет уникальный отпечаток культуры и региона, из которого она происходит. Музыка, от ярких ритмов Латинской Америки до навязчивых мелодий Ближнего Востока, отражает ценности, традиции и опыт ее создателей и слушателей. Чтобы по-настоящему понять суть песни, вы должны погрузиться в культурную среду, вдохновившую ее на создание.
Анализируя историческое, социальное и географическое происхождение песни, мы понимаем ее значение. Будь то торжество любви в болливудской балладе или ритмичное повествование в африканских народных песнях, каждая музыкальная жемчужина уходит своими корнями в культурное наследие своего происхождения. Овладение этим знанием позволяет нам соединиться с музыкой на более глубоком уровне и оценить ее красоту в более широком глобальном контексте.
Spotify использует региональную релевантность, чтобы предоставить пользователям более персонализированный опыт. Spotify использует обработка естественного языка (NLP) для анализа новостных статей, блогов и онлайн-обзоров, чтобы составить список наиболее часто используемых дескрипторов для конкретной песни или исполнителя. Эти дескрипторы «культурных векторов» находят общие черты между исполнителями, песнями и предпочтениями пользователей.
Проблемы с обнаружением музыки с помощью ИИ
Интеграция ИИ в поиск музыки имеет немало проблем.
Чрезмерная зависимость от пользовательских данных и персонализации
Системы музыкальных рекомендаций на основе ИИ в значительной степени полагаются на пользовательские данные для создания персонализированных плейлистов. Алгоритм Spotify анализирует вашу историю прослушивания, любимые жанры и время суток, когда вы слушаете музыку.
Хотя этот уровень персонализации улучшает взаимодействие с пользователем, он также создает серьезную проблему. Чрезмерное доверие к пользовательским данным может привести к эффекту эхо-камеры, когда система рекомендует только музыку, похожую на ту, которую вы уже слушали, ограничивая знакомство с новыми жанрами и исполнителями.
Препятствие для открытия новой и разнообразной музыки
Открытие новой и разнообразной музыки — сложная задача для ИИ. Алгоритм должен найти тонкий баланс между песнями в зоне комфорта пользователя и знакомить их с незнакомыми жанрами или исполнителями. Больше первых может сделать рекомендации более разнообразными, в то время как слишком много вторых может оттолкнуть пользователя.
Эта проблема еще больше усугубляется обширной и разнообразной музыкальной библиотекой, которой может похвастаться Spotify, что затрудняет для ИИ навигацию и рекомендации из такого широкого спектра музыки.
Предложения Spotify не всегда точны
Плейлисты — один из основных компонентов Spotify, и интересно понять, как методы искусственного интеллекта и машинного обучения формируют музыку, которую мы слышим. Но любой пользователь Spotify будет знать, что даже с искусственным интеллектом, составляющим воедино вашу музыкальную индивидуальность, он все равно может выдать абсолютный бред, который будет немедленно заблокирован.
