Como o Spotify prevê que música você vai gostar
Spotify tem uma precisão absolutamente assustadora quando se trata de colocar a música de que você gosta em mixagens diárias e na lista de reprodução Discover Weekly. É um sistema brilhante porque gera receita para o Spotify e seus artistas, enquanto mantém os usuários entretidos. Mas se não fosse tão consistentemente bom, nada disso importaria.
Por mais de uma década, as plataformas de música online têm perseguido isso sonho de lista de reprodução personalizada. Serviços de streaming como Pandora e iHeartRadio tentaram versões dele com vários níveis de sucesso, mas nenhum parece acertar como o Spotify. Por outro lado, para o consumidor, a ideia de que você pode confiar em um aplicativo para conhecer seus gostos e expô-lo a novas músicas é realmente atraente. Isso pode transformar um deslocamento médio em uma nova experiência, e fazê-lo diariamente.
Se você ainda não deu uma olhada, a lista de reprodução "Discover Weekly" do Spotify é uma lista de 30 músicas que você nunca ouviu no serviço. É alimentado por
Como o Spotify usa filtragem colaborativa
Considere os sistemas de classificação de cinco estrelas que aparecem em lojas online ou em Netflix. É fácil imaginar como um serviço poderia pegar tudo o que uma pessoa já classificou como "cinco estrelas" e sugerir coisas semelhantes às quais outros usuários deram a mesma classificação. O Spotify usa filtragem colaborativa de forma semelhante, mas em uma escala muito maior.
Em vez de se concentrar nas avaliações do usuário, o Spotify conta com os dados das ações do usuário. Ele rastreia coisas como se você adicionou uma música a uma lista de reprodução ou se você clicou nos botões "Mais deste artista" ou "Mais deste álbum" em uma música para interpretar suas opiniões. Em seguida, analisa o que outros usuários fizeram com a mesma música. A mágica começa a acontecer quando compara suas escolhas com as de outra pessoa. Por exemplo, se suas ações foram semelhantes às de outra pessoa, mas essa outra pessoa também canções adicionadas você nunca ouviu, essas músicas podem ser recomendações futuras para você. Considere este processo, mas aplicado a centenas de milhares de pessoas... e então considere que esta é apenas uma das três etapas.
Como o Spotify encontra suas músicas usando o processamento de linguagem natural
Conceitualmente, o Processamento de Linguagem Natural (PNL) é bastante descomplicado. É uma IA que interpreta comunicações humanas faladas ou escritas. Algoritmo do Spotify usa essa ferramenta pesquisando discussões online sobre uma música / artista / gênero / álbum. Por exemplo, se muitas vezes descobre que as pessoas associam a palavra "banger" à música "Tiny Dancer", ele pode fazer coisas como ver quais outras músicas de que você gosta estão associadas a "banger" e, em seguida, aplique alguma filtragem colaborativa para restringir ainda mais essa campo.
Como o Spotify constrói sua lista de reprodução usando sons reais
O terceiro pilar do Spotify magia da lista de reprodução envolve a construção de um modelo baseado no áudio bruto de cada faixa. Filtragem colaborativa e PNL podem ser usados para sugerir músicas, mas os mesmos dados também podem determinar se duas músicas são semelhantes. Modelando o áudio em si, o Spotify pode dizer se duas músicas são semelhantes em sua composição. Ele pode analisar coisas como timbre, altura ou curva de volume de uma música. A partir daí, ele pode examinar os mesmos pontos de dados em músicas às quais você respondeu positivamente e determinar se você provavelmente gostará da nova faixa.
Em essência, Spotify prevê sua lista de reprodução vendo o que as pessoas gostam de você, pesquisando como a Internet discute as músicas de que você gosta e ouvindo músicas que são musicalmente comparáveis às suas favoritas. O Spotify pode simplesmente conhecer seus gostos musicais melhor do que você mesmo.
Fonte: Médio
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