В статье рассказывается о том, как работают рекомендательные алгоритмы музыкальных стриминговых сервисов. Автор статьи «Дизраптор» Алексей Подклетнов решил разобраться в этом вопросе на примере сервиса «Яндекс Музыка».Рекомендательные алгоритмы — это сложные системы, которые анализируют большие объёмы данных для определения предпочтений пользователей. Они учитывают множество факторов, таких как:- история прослушивания пользователя;- предпочтения пользователя (например, жанры, исполнители и альбомы, которые пользователь слушал);- активность пользователя (количество прослушанных композиций, время прослушивания, скорость прослушивания и т.д.);- географическое местоположение пользователя и другие.Эти алгоритмы постоянно обучаются и адаптируются к изменениям в предпочтениях пользователей. Они могут учитывать не только музыкальные предпочтения, но и демографические характеристики, интересы и поведение пользователей.Алгоритм «Яндекса» основывается на двух основных принципах:1. Учёт предпочтений пользователя. Алгоритм анализирует историю прослушивания пользователя и определяет его предпочтения. Он учитывает жанры, исполнителей, альбомы и другие факторы, которые могут быть важны для пользователя.2. Анализ пользовательской активности. Алгоритм также анализирует активность пользователя в приложении, чтобы определить, какие треки и плейлисты ему могут быть интересны.На основе этих данных алгоритм формирует рекомендации для пользователя. Рекомендации могут включать в себя:- новые треки и альбомы;- плейлисты;- обзоры и подборки.Рекомендательный алгоритм «Яндекса» постоянно обучается и адаптируется к изменениям в музыкальных трендах и предпочтениях пользователей.»