Spotify是如何帮你的耳朵相亲的(内含最新动态模型介绍)
音乐领域中,Spotify的推荐算法可以说是最强媒婆了。
从2015年,Spotify推出“每周推荐”(Discover weekly)这个功能以来,大量用户都通过这个版块找到了自己喜欢的曲目,其推荐的满意程度甚至让网友感叹“想跟这个算法谈恋爱。”。在这短短间,Spotify的用户数量也增长了近5倍。“每周推荐”就此成为Spotify的招牌功能之一。
在过去的五六年间,中外都有不少文章从各个角度介绍Spotify的推荐算法。Spotify的推荐算法主要使用三种模型,分别是协同过滤、自然语言处理和声音模型。为了避免过滤泡沫,2021年4月,Spotify又提出了一种关于用户喜好的动态模型:喜好过渡模型。
协同过滤(Collaborative Filtering)
协同过滤就是通过分析用户行为和相关用户的行为来进行过滤工作。这些用户行为参数包括播放数据(播放时间是否超过30秒)、播放次数、是否被添加到歌单、用户是否有访问歌手的页面,有相同喜好的用户也喜欢、用户年龄、地理位置甚至专辑封面。
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)
自然语言处理,顾名思义,就是通过分析文字内容来进行处理。这为音乐筛选提供了一个新的维度。
Spotify会不断地
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