Машинното обучение (ML) и изкуственият интелект (AI) направиха революция в индустрията за стрийминг на музика чрез подобряване на потребителското изживяване, подобряване на откриването на съдържание и активиране на персонализирани препоръки. Много платформи за стрийминг на музика използват сложни ML алгоритми, за да анализират хронологията на слушане на потребителските предпочитания и контекстуални данни, за да предоставят персонализирани препоръки за музика.
Spotify е една от водещите световни платформи за стрийминг на музика и ML и AI изиграха решаваща роля за успеха на Spotify, като революционизираха изживяването за стрийминг на музика. С персонализирани препоръки, динамични плейлисти и алгоритмично управление, ML алгоритмите на Spotify повишават удовлетвореността и ангажираността на потребителите.
Как Spotify разбира вашия музикален вкус?
Системата за препоръки на Spotify е сложна комбинация от съвместно филтриране, базирано на съдържание филтриране и други ML/AI техники.
Spotify също използва баланс между проучване и експлоатация. Експлоатацията предоставя препоръки въз основа на предишни навици за слушане, а проучването се основава на несигурна ангажираност на потребителите. Това е изследователски инструмент, за да научите повече за това как хората взаимодействат с предложеното съдържание.
Системата за препоръки на Spotify е усъвършенствана комбинация от различни техники, за да предостави на потребителите персонализирано и приятно слушане.
Разбиране на съвместното филтриране
Съвместното филтриране е метод, който използва поведението на потребителя за препоръки. Ако двама потребители имат сходни музикални вкусове, системата може да препоръча песни, които единият потребител е слушал, но другият не.
Съвместното филтриране е процес на манипулиране на матрицата, при който броят на възпроизвежданите песни от потребителя е организиран в разредена матрица. Матрицата се трансформира в две матрици, матрицата на предпочитанията и матрицата на увереността, която показва дали даден потребител е слушал песен и колко сигурна е системата за това предпочитание. След това системата използва алгоритъм, за да намери „K“ най-близките вектори на песни за всеки потребителски вектор, като прави препоръки въз основа на тези открития.
Ако сте фен на Davido и обичате да слушате Wizkid. Съвместното филтриране взема под внимание този модел и ако друг потребител обича да слуша Davido, но не е открил Wizkid, системата може да препоръча Wizkid.
Съвместното филтриране отива една крачка напред, като групира потребители със сходни музикални интереси. Този процес, известен като съвместно филтриране потребител-потребител, групира потребители с подобно поведение или предпочитания.
Друг подход е съвместно филтриране по артикул. Вместо да групира подобни потребители, той се фокусира върху връзките между елементите. Ако много потребители харесат едни и същи песни, системата идентифицира песните като подобни.
Ограничения на съвместното филтриране
Съвместното филтриране революционизира начина, по който откриваме ново съдържание, но има ограничения. Методът се бори с проблема „студен старт“, при който даването на точни препоръки за нови потребители или елементи без исторически данни е предизвикателство.
Съвместното филтриране също страда от пристрастия към популярността, като често препоръчва популярни артикули, като пренебрегва по-малко известни скъпоценни камъни.
Въпреки тези предизвикателства, съвместното филтриране остава крайъгълен камък на съвременните системи за препоръки. Способността му да използва колективната мъдрост на потребителите и да предоставя персонализирани препоръки го прави незаменим инструмент.
Обяснено филтриране въз основа на съдържание
Филтрирането въз основа на съдържание помага за преодоляване на проблем със студен старт. Методът за филтриране, базиран на съдържание, обработва песента с помощта на спектрограма, за да анализира аудиото. Конволюционна невронна мрежа (CNN) разбира песента, включително характеристики като очакван такт, тон, режим, темпо и сила на звука. Ако нова песен има подобни параметри на любимите песни на потребителя, Spotify вероятно ще я препоръча.
Този процес включва сравняване на характеристиките на всяка песен с характеристиките на песните, взаимодействащи с потребителя. Колкото по-сходни са характеристиките, толкова по-голяма е вероятността песента да бъде препоръчана на потребителя.
Spotify приспособява тези препоръки към уникалните музикални вкусове на потребителя, осигурявайки персонализирано слушане. Независимо дали сте фен на бързи рок песни в ключа ми минор или бавни, мелодични поп песни със силно използване на пиано, базираното на съдържание филтриране гарантира, че ще откриете нова музика, която резонира с вас.
Регионално значение: Анализиране на текстове и публикации в блогове
Музиката е универсален език, който надхвърля граници, култури и време. И все пак, под неговата универсална привлекателност се крие богат гоблен от регионални влияния, сложно вплетени в тъканта на всяка песен.
Всяка песен има уникален отпечатък от културата и региона, от който произхожда. От оживените ритми на Латинска Америка до натрапчивите мелодии на Близкия изток, музиката отразява ценностите, традициите и опита на своите създатели и слушатели. За да схванете наистина същността на една песен, трябва да се потопите в културната среда, вдъхновяваща нейното създаване.
Като анализираме историческия, социалния и географския произход на песента, ние разбираме нейното значение. Независимо дали става въпрос за празнуването на любовта в боливудска балада или ритмичното разказване на истории в африканските народни песни, всяко музикално бижу намира своите корени в културното наследство на своя произход. Възприемането на това знание ни позволява да се свържем с музиката на по-дълбоко ниво и да оценим нейната красота в по-широк глобален контекст.
Spotify използва регионално значение, за да осигури по-персонализирано изживяване за потребителите. Spotify използва обработка на естествен език (NLP) за анализиране на новинарски статии, блогове и онлайн прегледи, за съставяне на списък с най-често използваните дескриптори за определена песен или изпълнител. Тези дескриптори на "културни вектори" намират общи неща между изпълнители, песни и потребителски предпочитания.
Проблеми с откриването на музика с помощта на AI
Интегрирането на AI в откриването на музика има своя справедлив дял от предизвикателства.
Прекомерно разчитане на потребителски данни и персонализация
Системите за препоръчване на музика, управлявани от изкуствен интелект, силно разчитат на потребителски данни, за да подготвят персонализирани плейлисти. Алгоритъмът на Spotify анализира вашата история на слушане, любимите жанрове и времето от деня, в което слушате музика.
Въпреки че това ниво на персонализация подобрява потребителското изживяване, то представлява и значително предизвикателство. Прекаленото разчитане на потребителски данни може да доведе до ефект на ехо камера, при който системата препоръчва само музика, подобна на това, което вече сте слушали, ограничавайки излагането на нови жанрове и изпълнители.
Препятствието пред откриването на нова и разнообразна музика
Откриването на нова и разнообразна музика е сложна задача за AI. Алгоритъмът трябва да постигне деликатен баланс между песните в зоната на комфорт на потребителя и запознаването му с непознати жанрове или изпълнители. Повече от първото може да направи препоръките по-разнообразни, докато твърде много от второто може да отчужди потребителя.
Това предизвикателство е допълнително усложнено от обширната и разнообразна музикална библиотека, с която Spotify може да се похвали, което затруднява AI да навигира и препоръчва от такъв широк набор от музика.
Предложенията на Spotify не винаги са точни
Плейлистите са един от основните компоненти на Spotify и е интересно да разберем как AI и ML техниките оформят музиката, която слушаме. Но всеки потребител на Spotify ще знае, че дори с изкуствен интелект, който сглобява вашата музикална идентичност, той все още може да изхвърли абсолютен шум, който веднага се блокира.
