Mašīnmācība (ML) un mākslīgais intelekts (AI) ir mainījuši mūzikas straumēšanas nozari uzlabojot lietotāja pieredzi, uzlabojot satura atklāšanu un iespējojot personalizētu ieteikumus. Daudzas mūzikas straumēšanas platformas izmanto sarežģītus ML algoritmus, lai analizētu lietotāja preferenču klausīšanās vēsturi, un kontekstuālos datus, lai sniegtu pielāgotus mūzikas ieteikumus.

Spotify ir viena no pasaules vadošajām mūzikas straumēšanas platformām, un ML un AI ir bijusi izšķiroša loma Spotify panākumos, mainot mūzikas straumēšanas pieredzi. Izmantojot personalizētus ieteikumus, dinamiskus atskaņošanas sarakstus un algoritmisko pārvaldību, Spotify ML algoritmi uzlabo lietotāju apmierinātību un iesaisti.

Kā Spotify saprot jūsu mūzikas gaumi?

Spotify ieteikumu sistēma ir sarežģīts sadarbības filtrēšanas, uz saturu balstītas filtrēšanas un citas kombinācijas ML/AI metodes.

Spotify izmanto arī izpētes un izmantošanas līdzsvaru. Ekspluatācija sniedz ieteikumus, pamatojoties uz iepriekšējiem klausīšanās paradumiem, un izpēte ir balstīta uz nenoteiktu lietotāju iesaisti. Tas ir izpētes rīks, lai uzzinātu vairāk par to, kā cilvēki mijiedarbojas ar ieteikto saturu.

Spotify ieteikumu sistēma ir izsmalcināts dažādu paņēmienu sajaukums, lai lietotājiem nodrošinātu personalizētu un patīkamu klausīšanās pieredzi.

Izpratne par sadarbības filtrēšanu

Sadarbības filtrēšana ir metode, kas ieteikumu sniegšanai izmanto lietotāju uzvedību. Ja diviem lietotājiem ir līdzīga mūzikas gaume, sistēma var ieteikt dziesmas, kuras viens lietotājs ir klausījies, bet otrs nav.

Sadarbības filtrēšana ir matricas manipulācijas process, kurā lietotāja dziesmu atskaņošanas uzskaite tiek sakārtota retā matricā. Matrica tiek pārveidota divās matricās – preferenču matricā un ticamības matricā, kas norāda, vai lietotājs ir klausījies dziesmu un cik pārliecināta sistēma ir par šo izvēli. Pēc tam sistēma izmanto algoritmu, lai atrastu “K” tuvākos dziesmu vektorus katram lietotāja vektoram, sniedzot ieteikumus, pamatojoties uz šiem atklājumiem.

Ja esat Davido fans un jums patīk klausīties Wizkid. Sadarbības filtrēšana ņem vērā šo modeli, un, ja citam lietotājam patīk klausīties Davido, bet viņš nav atklājis Wizkid, sistēma var ieteikt Wizkid.

Sadarbības filtrēšana ir solis tālāk, apvienojot lietotājus ar līdzīgām mūzikas interesēm. Šis process, kas pazīstams kā lietotāju un lietotāju sadarbības filtrēšana, grupē lietotājus ar līdzīgu uzvedību vai vēlmēm.

Cita pieeja ir vienumu kopīgā filtrēšana. Tā vietā, lai grupētu līdzīgus lietotājus, tā koncentrējas uz attiecībām starp vienumiem. Ja daudziem lietotājiem patīk vienas un tās pašas dziesmas, sistēma identificē dziesmas kā līdzīgas.

Sadarbības filtrēšanas ierobežojumi

Sadarbības filtrēšana ir mainījusi jauna satura atklāšanu, taču tai ir ierobežojumi. Metode cīnās ar "aukstās palaišanas" problēmu, kurā ir sarežģīti sniegt precīzus ieteikumus jauniem lietotājiem vai vienumiem bez vēsturiskiem datiem.

Sadarbības filtrēšana arī cieš no popularitātes neobjektivitātes, jo bieži tiek ieteikti populāri vienumi, vienlaikus ignorējot mazāk zināmus dārgakmeņus.

Neskatoties uz šīm problēmām, sadarbības filtrēšana joprojām ir mūsdienu ieteikumu sistēmu stūrakmens. Tā spēja izmantot lietotāju kolektīvo gudrību un sniegt personalizētus ieteikumus padara to par neaizstājamu rīku.

Satura filtrēšanas skaidrojums

Uz saturu balstīta filtrēšana palīdz pārvarēt aukstās palaišanas problēma. Uz saturu balstītā filtrēšanas metode apstrādā dziesmu, izmantojot spektrogrammu, lai analizētu audio. Konvolucionālais neironu tīkls (CNN) saprot dziesmu, tostarp tādas īpašības kā aptuvenais laika signāls, taustiņš, režīms, temps un skaļums. Ja jaunai dziesmai ir līdzīgi parametri ar lietotāja iecienītākajām dziesmām, Spotify, visticamāk, to ieteiktu.

Šis process ietver katras dziesmas funkciju salīdzināšanu ar lietotāja mijiedarboto dziesmu funkcijām. Jo līdzīgākas funkcijas, jo lielāka iespējamība, ka dziesma tiks ieteikta lietotājam.

Spotify pielāgo šos ieteikumus lietotāja unikālajai muzikālajai gaumei, nodrošinot pielāgotu klausīšanās pieredzi. Neatkarīgi no tā, vai esat strauju rokdziesmu e-moll toņos vai lēnu, melodisku popdziesmu ar intensīvu klavieru lietojumu cienītājs, satura filtrēšana nodrošina, ka atklāsiet jaunu mūziku, kas rezonē ar jums.

Reģionālā nozīme: dziesmu tekstu un emuāra ierakstu analīze

Mūzika ir universāla valoda, kas pārsniedz robežas, kultūras un laiku. Tomēr zem tās universālās pievilcības slēpjas bagātīgs reģionālo ietekmju gobelēns, kas ir sarežģīti ieausts katras dziesmas audumā.

Katrai dziesmai ir unikāls kultūras un reģiona nospiedums, no kura tā nāk. Mūzika atspoguļo tās radītāju un klausītāju vērtības, tradīcijas un pieredzi, sākot no Latīņamerikas dzīvīgajiem ritmiem un beidzot ar Tuvo Austrumu trakulīgām melodijām. Lai patiesi izprastu dziesmas būtību, ir jāiedziļinās kultūras vidē, kas iedvesmo tās tapšanu.

Analizējot dziesmas vēsturisko, sociālo un ģeogrāfisko fonu, mēs saprotam tās nozīmi. Neatkarīgi no tā, vai tā ir mīlestības svinēšana Bolivudas balādē vai ritmisks stāsts afrikāņu tautasdziesmās, katras mūzikas dārgakmens saknes meklējamas tās izcelsmes kultūras mantojumā. Aptverot šīs zināšanas, mēs varam sazināties ar mūziku dziļākā līmenī un novērtēt tās skaistumu plašākā globālā kontekstā.

Spotify izmanto reģionālo atbilstību, lai lietotājiem nodrošinātu personalizētāku pieredzi. Spotify lietojumi dabiskās valodas apstrāde (NLP) lai analizētu ziņu rakstus, emuārus un tiešsaistes apskatus, lai izveidotu konkrētas dziesmas vai izpildītāja visbiežāk lietoto deskriptoru sarakstu. Šie "kultūras vektoru" deskriptori atrod kopīgās iezīmes starp māksliniekiem, dziesmām un lietotāju vēlmēm.

Problēmas ar mūzikas atklāšanu, izmantojot AI

AI integrācijai mūzikas atklāšanā ir sava daļa izaicinājumu.

Pārmērīga paļaušanās uz lietotāja datiem un personalizāciju

AI vadītas mūzikas ieteikumu sistēmas lielā mērā paļaujas uz lietotāju datiem, lai izveidotu personalizētus atskaņošanas sarakstus. Spotify algoritms analizē jūsu klausīšanās vēsturi, iecienītos žanrus un dienas laiku, kad klausāties mūziku.

Lai gan šis personalizācijas līmenis uzlabo lietotāja pieredzi, tas arī rada ievērojamu izaicinājumu. Pārmērīga paļaušanās uz lietotāja datiem var radīt atbalss kameras efektu, kad sistēma tikai iesaka mūziku, kas ir līdzīga tai, ko jau esat klausījies, tādējādi ierobežojot pakļaušanu jauniem žanriem un māksliniekiem.

Šķērslis jaunas un daudzveidīgas mūzikas atklāšanai

Jaunas un daudzveidīgas mūzikas atklāšana ir sarežģīts AI uzdevums. Algoritmam ir jāatrod smalks līdzsvars starp dziesmām, kas atrodas lietotāja komforta zonā, un iepazīstināšanu ar nepazīstamiem žanriem vai izpildītājiem. Vairāk no pirmajiem var padarīt ieteikumus daudzveidīgākus, savukārt pārāk daudz otro var atsvešināt lietotāju.

Šo izaicinājumu vēl vairāk sarežģī plašā un daudzveidīgā mūzikas bibliotēka, ar ko var lepoties Spotify, apgrūtinot AI orientēšanos un ieteikumus no tik plaša mūzikas klāsta.

Spotify ieteikumi ne vienmēr ir precīzi

Atskaņošanas saraksti ir viena no Spotify galvenajām sastāvdaļām, un ir interesanti saprast, kā AI un ML metodes veido mūsu dzirdamo mūziku. Taču ikviens Spotify lietotājs zinās, ka pat tad, ja mākslīgais intelekts apvieno jūsu muzikālo identitāti, tas joprojām var radīt absolūtu klakšķi, kas nekavējoties tiek bloķēta.