رمزگشایی چگونه Spotify موسیقی را به کاربران توصیه می کند

آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه الگوریتم Spotify تصمیم می گیرد چه موسیقی را توصیه کند؟

یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) صنعت پخش موسیقی را با افزایش تجربه کاربر، بهبود کشف محتوا و فعال کردن توصیه‌های شخصی متحول کرده‌اند. بسیاری از پلتفرم‌های پخش موسیقی از الگوریتم‌های پیچیده ML برای تجزیه و تحلیل تاریخچه گوش دادن ترجیحات کاربر و داده‌های متنی برای ارائه توصیه‌های موسیقی سفارشی استفاده می‌کنند.

Spotify یکی از پیشروترین پلتفرم های پخش موسیقی در جهان است و ML و AI با ایجاد انقلابی در تجربه پخش موسیقی، نقش مهمی در موفقیت Spotify ایفا کرده اند. الگوریتم‌های ML Spotify با توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، فهرست‌های پخش پویا، و مدیریت الگوریتمی، رضایت و تعامل کاربر را افزایش می‌دهند.

Spotify چگونه طعم موسیقی شما را درک می کند؟

سیستم توصیه Spotify ترکیبی پیچیده از فیلتر مشارکتی، فیلتر مبتنی بر محتوا و سایر تکنیک‌های ML/AI است.

Spotify همچنین از تعادل اکتشاف و بهره برداری استفاده می کند. بهره برداری توصیه هایی را بر اساس عادات شنیداری قبلی ارائه می دهد و کاوش مبتنی بر تعامل نامشخص کاربر است. این یک ابزار تحقیقاتی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه تعامل افراد با محتوای پیشنهادی است.

سیستم توصیه Spotify ترکیبی پیچیده از تکنیک های مختلف است تا تجربه گوش دادن شخصی و لذت بخش را به کاربران ارائه دهد.

درک فیلتر مشارکتی

فیلتر مشارکتی روشی است که از رفتار کاربر برای توصیه‌ها استفاده می‌کند. اگر دو کاربر سلیقه موسیقی مشابهی داشته باشند، سیستم ممکن است آهنگ هایی را توصیه کند که یکی از کاربران به آن گوش داده است اما دیگری گوش نداده است.

فیلتر مشارکتی فرآیند دستکاری ماتریس است که در آن تعداد پخش آهنگ کاربر در یک ماتریس پراکنده سازماندهی می شود. ماتریس به دو ماتریس تبدیل می‌شود، ماتریس ترجیح و ماتریس اطمینان، که نشان می‌دهد آیا کاربر به آهنگی گوش داده است و سیستم تا چه حد در مورد این اولویت مطمئن است. سپس سیستم از یک الگوریتم برای یافتن نزدیکترین بردارهای آهنگ “K” برای هر بردار کاربر استفاده می کند و بر اساس این یافته ها توصیه هایی را ارائه می دهد.

اگر از طرفداران Davido هستید و از گوش دادن به Wizkid لذت می برید. فیلتر مشارکتی این الگو را مورد توجه قرار می دهد و اگر کاربر دیگری دوست دارد به Davido گوش دهد اما Wizkid را کشف نکرده باشد، سیستم ممکن است Wizkid را توصیه کند.

فیلتر مشارکتی با گروه بندی کاربرانی با علایق موسیقی مشابه یک گام فراتر می رود. این فرآیند که به عنوان فیلتر مشترک کاربر-کاربر شناخته می شود، کاربرانی را با رفتار یا ترجیحات مشابه گروه بندی می کند.

روش دیگر فیلتر اشتراکی مورد-آیتم است. به جای خوشه بندی کاربران مشابه، بر روابط بین اقلام تمرکز می کند. اگر بسیاری از کاربران آهنگ های مشابهی را دوست داشته باشند، سیستم آهنگ ها را شبیه به هم تشخیص می دهد.

محدودیت های فیلتر مشارکتی

فیلتر مشارکتی نحوه کشف محتوای جدید را متحول کرده است اما محدودیت هایی دارد. این روش با مشکل “شروع سرد” دست و پنجه نرم می کند، جایی که ارائه توصیه های دقیق برای کاربران جدید یا موارد بدون داده های تاریخی چالش برانگیز است.

فیلتر مشارکتی همچنین از تعصب محبوبیت رنج می برد، اغلب موارد محبوب را توصیه می کند در حالی که از جواهرات کمتر شناخته شده چشم پوشی می کند.

علی‌رغم این چالش‌ها، فیلتر مشارکتی سنگ بنای سیستم‌های توصیه مدرن است. توانایی آن در مهار خرد جمعی کاربران و ارائه توصیه های شخصی آن را به ابزاری ضروری تبدیل می کند.

فیلتر مبتنی بر محتوا توضیح داده شد

فیلتر مبتنی بر محتوا به غلبه بر مشکل شروع سرد کمک می کند. روش فیلتر مبتنی بر محتوا، آهنگ را با استفاده از طیف‌نگار برای تجزیه و تحلیل صدا پردازش می‌کند. یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) آهنگ را درک می کند، از جمله ویژگی هایی مانند امضای زمان تخمینی، کلید، حالت، سرعت و بلندی صدا. اگر یک آهنگ جدید دارای پارامترهای مشابه آهنگ های مورد علاقه کاربر باشد، Spotify احتمالا آن را توصیه می کند.

این فرآیند شامل مقایسه ویژگی‌های هر آهنگ با ویژگی‌های آهنگ‌های تعامل کاربر است. هر چه ویژگی های مشابه بیشتر باشد، احتمال اینکه آهنگ به کاربر توصیه شود بیشتر می شود.

Spotify این توصیه‌ها را با سلیقه‌های موسیقی منحصربه‌فرد کاربر تطبیق می‌دهد و یک تجربه شنیداری سفارشی ارائه می‌کند. چه از طرفداران آهنگ‌های راک سریع با کلید ای مینور یا آهسته، آهنگ‌های پاپ ملودیک با استفاده سنگین از پیانو باشید، فیلتر مبتنی بر محتوا تضمین می‌کند که موسیقی جدیدی را کشف خواهید کرد که با شما طنین‌انداز می‌شود.

ارتباط منطقه ای: تجزیه و تحلیل اشعار و پست های وبلاگ

موسیقی یک زبان جهانی است که فراتر از مرزها، فرهنگ ها و زمان است. با این حال، در زیر جذابیت جهانی آن، ملیله‌ای غنی از تأثیرات منطقه‌ای نهفته است که به طور پیچیده در تار و پود هر آهنگ بافته شده است.

هر آهنگی دارای اثر منحصر به فردی از فرهنگ و منطقه ای است که از آن سرچشمه می گیرد. از ریتم های پر جنب و جوش آمریکای لاتین گرفته تا ملودی های هیجان انگیز خاورمیانه، این موسیقی ارزش ها، سنت ها و تجربیات سازندگان و شنوندگان خود را منعکس می کند. برای درک واقعی ماهیت یک آهنگ، باید در محیط فرهنگی الهام‌بخش خلق آن تحقیق کنید.

با تجزیه و تحلیل پیشینه تاریخی، اجتماعی و جغرافیایی یک آهنگ، معنای آن را درک می کنیم. خواه جشن عشق در تصنیف بالیوود باشد یا داستان سرایی موزون در آهنگ‌های محلی آفریقا، هر جواهر موسیقی ریشه‌های خود را در میراث فرهنگی منشأ خود می‌یابد. پذیرش این دانش ما را قادر می سازد تا با موسیقی در سطح عمیق تری ارتباط برقرار کنیم و زیبایی آن را در یک زمینه جهانی گسترده تر درک کنیم.

Spotify از ارتباط منطقه ای برای ارائه تجربه شخصی تر برای کاربران استفاده می کند. Spotify از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل مقالات خبری، وبلاگ‌ها و بررسی‌های آنلاین استفاده می‌کند تا فهرستی از توصیف‌گرهای پرکاربرد برای یک آهنگ یا هنرمند خاص را گردآوری کند. این توصیفگرهای «بردارهای فرهنگی» وجوه مشترکی بین هنرمندان، آهنگ‌ها و ترجیحات کاربر پیدا می‌کنند.

مشکلات کشف موسیقی با استفاده از هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی در کشف موسیقی سهم نسبتاً زیادی از چالش‌ها دارد.

اتکای بیش از حد به داده های کاربر و شخصی سازی

سیستم‌های توصیه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تنظیم لیست‌های پخش شخصی‌شده به شدت به داده‌های کاربر متکی هستند. الگوریتم Spotify تاریخچه شنیداری، ژانرهای مورد علاقه و زمانی از روز که به موسیقی گوش می دهید را تجزیه و تحلیل می کند.

در حالی که این سطح از شخصی سازی تجربه کاربر را افزایش می دهد، چالش مهمی نیز ایجاد می کند. اتکای بیش از حد به داده‌های کاربر می‌تواند منجر به جلوه اتاق پژواک شود، که در آن سیستم فقط موسیقی مشابه آنچه قبلاً به آن گوش داده‌اید توصیه می‌کند و قرار گرفتن در معرض ژانرها و هنرمندان جدید را محدود می‌کند.

مانع کشف موسیقی جدید و متنوع

کشف موسیقی جدید و متنوع یک کار پیچیده برای هوش مصنوعی است. این الگوریتم باید تعادل ظریفی بین آهنگ‌های موجود در منطقه راحتی کاربر و معرفی آنها به ژانرها یا هنرمندان ناآشنا برقرار کند. موارد اولی بیشتر می‌توانند توصیه‌ها را متنوع‌تر کنند، در حالی که استفاده زیاد از موارد دوم می‌تواند کاربر را از خود دور کند.

این چالش با کتابخانه موسیقی گسترده و متنوعی که Spotify به آن می‌بالد، تشدید می‌شود و حرکت و توصیه‌های هوش مصنوعی از میان چنین مجموعه وسیعی از موسیقی را دشوار می‌کند.

پیشنهادات Spotify همیشه دقیق نیستند

لیست های پخش یکی از اجزای اصلی Spotify هستند و جالب است بدانید که چگونه تکنیک های هوش مصنوعی و ML به موسیقی هایی که می شنویم شکل می دهند. اما هر کاربر Spotify می‌داند که حتی با وجود هوش مصنوعی که هویت موسیقی شما را در کنار هم قرار می‌دهد، باز هم می‌تواند یک کلاهبردار مطلق را که بلافاصله مسدود می‌شود، بیرون بیاندازد.

منبع مقاله