Когда просишь назвать самые крутые в персонализации бренды, то много лет подряд все называют Amazon и Netflix.
Но теперь появился и третий брат, Spotify, со своим функционалом персонального плейлиста из 50 треков - Discover Weekly. По словам ML-лидера Spotify именно этот функционал он считает в продукте флагманским, хотя сами алгоритмы и ранее работали в приложении.
🚀В чем же фишка? Персонализированные подборки строятся на 3 основных ML-алгоритмах:
1. Коллаборативная фильтрация
Это довольно популярный алгоритм товарных рекомендаций, который делает подборки на основании того, что нравится людям с похожим поведением/вкусом. То есть, если у другого человека в плейлисте преобладают те же треки, что и у вас, но есть дополнительные, то алгоритм порекомендуют вам их или на них похожие.
2. Natural Language Processing (NLP)
С помощью NLP компания анализирует статьи, блоги и другую информацию по треку, транскрибирует их в текст, размечает трек тегами и сравнивает их между собой с учетом весов. Напоминает алгоритм товарных рекомендаций аффинити, только в этом случае атрибуты берутся не из товарного фида, а с помощью NLP.
3. Convolutional Neural Networks (CNN)
Модель, которая обычно используется для распознавания лиц, в случае Spotify распознает аудио треки и раскладывает их на биты, уровень шума, ноты и тд. Этот алгоритм "подкручивает" выборку, добавляя туда менее популярные треки, которые вряд ли попали бы туда после работы двух первых алгоритмов.
____
Реализация выглядит очень впечатляюще. И по окружению все в восторге от рекомендаций Spotify.