A gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) forradalmasította a zenei streaming iparágat a felhasználói élmény javításával, a tartalomfelfedezés javításával és a személyre szabott lehetőséggel ajánlásokat. Számos zenei streaming platform kifinomult ML algoritmusokat használ a felhasználói preferenciák hallgatási előzményeinek elemzésére, valamint a kontextuális adatokat, hogy személyre szabott zenei ajánlásokat adjon.
A Spotify a világ egyik vezető zenei streaming platformja, és az ML és az AI döntő szerepet játszott a Spotify sikerében azáltal, hogy forradalmasította a zenei streamelési élményt. A személyre szabott ajánlásokkal, dinamikus lejátszási listákkal és algoritmikus gondozással a Spotify ML algoritmusai fokozzák a felhasználók elégedettségét és elköteleződését.
Hogyan érti a Spotify az Ön zenei ízlését?
A Spotify ajánlórendszere a kollaboratív szűrés, a tartalomalapú szűrés és egyebek összetett keveréke ML/AI technikák.
A Spotify a felfedezés és a kiaknázás egyensúlyát is használja. Az exploitation a korábbi hallgatási szokásokon alapuló ajánlásokat ad, a feltárás pedig a bizonytalan felhasználói elköteleződésen alapul. Ez egy kutatási eszköz, amellyel többet megtudhat arról, hogy az emberek hogyan lépnek kapcsolatba a javasolt tartalommal.
A Spotify ajánlórendszere különféle technikák kifinomult keveréke, hogy a felhasználók számára személyre szabott és élvezetes hallgatási élményt nyújtson.
Az együttműködési szűrés megértése
Az együttműködésen alapuló szűrés olyan módszer, amely a felhasználói viselkedést használja fel az ajánlásokhoz. Ha két felhasználónak hasonló zenei ízlése van, a rendszer olyan dalokat ajánlhat, amelyeket az egyik felhasználó meghallgatott, de a másik nem.
Az együttműködésen alapuló szűrés egy mátrix-manipulációs folyamat, ahol a felhasználói dalok lejátszási számai ritka mátrixba vannak rendezve. A mátrix két mátrixra, a preferenciamátrixra és a bizalmi mátrixra alakul át, amely jelzi, hogy a felhasználó hallgatott-e egy dalt, és mennyire biztos a rendszer ebben a preferenciában. A rendszer ezután egy algoritmus segítségével minden felhasználói vektorhoz megtalálja a legközelebbi „K” dalvektort, és ezek alapján ajánlásokat tesz.
Ha Davido-rajongó vagy, és szívesen hallgatod a Wizkidet. Az együttműködésen alapuló szűrés figyelembe veszi ezt a mintát, és ha egy másik felhasználó szereti hallgatni Davidot, de nem fedezte fel a Wizkid-et, a rendszer javasolhatja a Wizkidot.
Az együttműködésen alapuló szűrés egy lépéssel tovább megy a hasonló zenei érdeklődésű felhasználók csoportosításával. Ez a folyamat, az úgynevezett felhasználó-felhasználó együttműködési szűrés, hasonló viselkedésű vagy preferenciákkal rendelkező felhasználókat csoportosít.
Egy másik megközelítés az elem-elem együttműködési szűrés. A hasonló felhasználók csoportosítása helyett az elemek közötti kapcsolatokra összpontosít. Ha sok felhasználó szereti ugyanazokat a dalokat, a rendszer a dalokat hasonlóként azonosítja.
Az együttműködési szűrés korlátai
Az együttműködésen alapuló szűrés forradalmasította az új tartalom felfedezésének módját, de vannak korlátai. A módszer a „hidegindítási” problémával küzd, ahol kihívást jelent a pontos ajánlások megfogalmazása az új felhasználóknak vagy az előzményadatok nélküli tételeknek.
Az együttműködésen alapuló szűrés szintén szenved a népszerűségi torzítástól, gyakran népszerű tárgyakat ajánl, miközben figyelmen kívül hagyja a kevésbé ismert drágaköveket.
E kihívások ellenére az együttműködésen alapuló szűrés továbbra is a modern ajánlási rendszerek sarokköve. Az a képessége, hogy kihasználja a felhasználók kollektív bölcsességét és személyre szabott ajánlásokat nyújt, nélkülözhetetlen eszközzé teszi.
A tartalom alapú szűrés magyarázata
A tartalom alapú szűrés segít leküzdeni a hidegindítási probléma. A tartalom alapú szűrési módszer spektrogram segítségével dolgozza fel a dalt a hang elemzéséhez. A konvolúciós neurális hálózat (CNN) megérti a dalt, beleértve az olyan jellemzőket, mint a becsült időjelzés, billentyű, mód, tempó és hangerő. Ha egy új dal paraméterei hasonlóak a felhasználó kedvenc dalaihoz, a Spotify valószínűleg azt ajánlja.
Ez a folyamat magában foglalja az egyes dalok jellemzőinek összehasonlítását a felhasználó által interakciós dalok jellemzőivel. Minél hasonlóbbak a jellemzők, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy a dalt ajánlják a felhasználónak.
A Spotify ezeket az ajánlásokat a felhasználó egyedi zenei ízléséhez igazítja, így személyre szabott hallgatási élményt biztosít. Akár a pörgős, e-moll hangvételű rockdalok, akár a lassú, dallamos popdalok rajongója vagy erős zongorahasználattal, a tartalomalapú szűrés biztosítja, hogy olyan új zenéket fedezzen fel, amelyek rezonálnak rád.
Regionális relevancia: szövegek és blogbejegyzések elemzése
A zene egy univerzális nyelv, amely túllép határokon, kultúrákon és időn. Univerzális vonzereje mögött azonban a regionális hatások gazdag kárpitja rejlik, amely minden dal anyagába bonyolultan beleszőtt.
Minden dalnak egyedi lenyomata van annak a kultúrának és régiónak, ahonnan származik. Latin-Amerika élénk ritmusaitól a Közel-Kelet kísérteties dallamaiig a zene tükrözi alkotóinak és hallgatóinak értékeit, hagyományait és tapasztalatait. Ahhoz, hogy valóban megértsük egy dal lényegét, bele kell mélyednünk a létrehozását inspiráló kulturális közegbe.
Egy dal történelmi, társadalmi és földrajzi hátterének elemzésével megértjük a jelentését. Legyen szó a szerelem ünnepléséről egy bollywoodi balladában vagy az afrikai népdalok ritmikus történetmeséléséről, minden zenei gyöngyszem a származásának kulturális örökségében gyökerezik. Ennek a tudásnak a befogadása lehetővé teszi számunkra, hogy mélyebb szinten kapcsolódjunk a zenéhez, és tágabb globális kontextusban értékeljük szépségét.
A Spotify a regionális relevanciát használja, hogy személyre szabottabb élményt nyújtson a felhasználók számára. Spotify használ természetes nyelvi feldolgozás (NLP) hírcikkek, blogok és online ismertetők elemzésére, hogy összeállítson egy listát az adott dal vagy előadó leggyakrabban használt leíróiról. Ezek a „kulturális vektorok” leírók közös vonásokat találnak az előadók, a dalok és a felhasználói preferenciák között.
Problémák a zenefelderítéssel az AI használatával
Az AI zenefelfedezésbe való integrálása megvan a maga kihívásaiból.
Túlzott támaszkodás a felhasználói adatokra és a személyre szabottságra
A mesterséges intelligencia által vezérelt zeneajánló rendszerek nagymértékben támaszkodnak a felhasználói adatokra a személyre szabott lejátszási listák összeállításához. A Spotify algoritmusa elemzi a hallgatási előzményeket, a kedvenc műfajokat és a napszakot, amikor zenét hallgat.
Bár a személyre szabottság ezen szintje javítja a felhasználói élményt, jelentős kihívást is jelent. A felhasználói adatokra való túlzott támaszkodás visszhangkamra-effektushoz vezethet, ahol a rendszer csak a már hallgatotthoz hasonló zenét ajánl, korlátozva ezzel az új műfajok és előadók megjelenését.
Az új és változatos zene felfedezésének akadálya
Az új és változatos zene felfedezése összetett feladat az AI számára. Az algoritmusnak finom egyensúlyt kell találnia a felhasználó komfortzónáján belüli dalok és az ismeretlen műfajok vagy előadók megismertetése között. Az előbbiek közül több teheti változatosabbá az ajánlásokat, míg az utóbbi túl sok elidegenítheti a felhasználót.
Ezt a kihívást tovább nehezíti a Spotify hatalmas és sokszínű zenei könyvtára, ami megnehezíti a mesterséges intelligencia számára, hogy navigáljon és ajánljon a zene ilyen széles skálájából.
A Spotify javaslatai nem mindig pontosak
A lejátszási listák a Spotify egyik alapvető összetevője, és érdekes megérteni, hogy az AI és az ML technikák hogyan alakítják a hallott zenét. De minden Spotify-felhasználó tudja, hogy még akkor is, ha mesterséges intelligencia összerakja zenei identitását, akkor is képes kiütni egy abszolút hangot, amely azonnal leblokkol.
