Spotify 如何使用机器学习模型推荐音乐？

Spotify 是领先的音乐应用程序之一，它使用智能预测和向用户推荐。 我们过去手动搜索、下载和管理播放列表以适应我们口味的日子已经一去不复返了。 当前的机器学习和数据科学时代使 Spotify 等应用能够了解用户的品味和喜好，并据此推荐歌曲和精选播放列表。

在本教程结束时，您将了解以下内容：

• Spotify 及其独特功能
• Spotify 如何做出智能预测
• 背后的机器学习

Spotify——音乐精灵

在 2000 年代初期，下载和收听音乐的最佳和最方便的方式是从第三方网站或盗版。 他们都需要时间和精力先搜索歌曲，然后下载。 更痛苦的是创建包含喜爱歌曲的播放列表。 这些是静态播放列表。 这意味着播放列表将保持原样，除非用户根据自己的喜好手动添加或删除歌曲。 不太方便。

另一个缺点是从艺术家的角度来看。 流行艺术家在推销他们的新专辑时面临的问题并不多，因为他们在全球排行榜上都名列前茅。 但是新的和独立的艺术家在将他们的音乐传播给喜欢他们创作的音乐的广大观众方面面临着许多问题。 这意味着许多潜在的杀手艺术家永远无法做好，或者不得不向敌对的唱片公司投降。

Spotify 改变了游戏规则。 Spotify 于 2008 年在瑞典推出，旨在将音乐流媒体行业转变为主流。 如今，Spotify 每月拥有约 3.45 亿活跃用户。 Spotify 以机器学习和数据科学为核心，根据从听众的收听习惯、位置、年龄等方面收集的数据，为其听众提供推荐和精选的播放列表。

听众现在不必花时间手动搜索和下载他们喜欢的音乐。 他们现在可以获得专门为他们制作的播放列表。 此外，他们每周都会接触到他们不会发现的新歌曲和艺术家。 这也是使用机器学习完成的。

不仅如此，艺术家们现在也获得了优势。 艺术家获得了他们本来不会获得的观众。 他们的音乐会自动推荐给喜欢这种音乐的听众。 所以，这是双赢的！ 现在，让我们看看如何利用机器学习模型。

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Spotify 如何利用机器学习和数据科学？

Spotify 通过利用机器学习为其用户提供四个主要功能。 这些包括：

• 主页播放列表：这是用户打开应用程序后立即出现在主页上的播放列表推荐。
• Discover Weekly：每周推荐播放列表，根据听众的口味更新新歌。
• Daily Mix：这是一个每日播放列表，包含听众最常播放和最喜欢的歌曲。
• Time Capsule：它是一个混合播放列表，包含旧经典和其他流行的复古歌曲。

其中，Discover Weekly 功能是 Spotify 提供的旗舰功能。 它使用机器学习和基于大数据的模型，每周一在精选的播放列表中推荐 50 首新歌。 这帮助 Spotify 达到了今天的水平。 此功能不仅将人们绑定到应用程序，而且还会生成更多数据，因此建议会随着时间的推移而改进。

对于 Discover Weekly，Spotify 收集了大量特定于用户的数据，以了解用户的行为和对精选播放列表的满意度。 它考虑的数据包括用户在播放列表上花费的时间、歌曲的播放次数、在该歌曲的专辑或艺术家页面上花费的时间、用户是否跳过一首歌、如果用户是否将其保存到个人播放列表中，以及用户是否返回“每周发现”页面。 Spotify 使用 3 种类型的模型为其 Discover Weekly 页面提供支持：

1. 协同过滤：协同过滤是任何推荐系统的关键组成部分。 Netflix 也使用一个并使用评级系统来推荐电影。 另一方面，Spotify 不使用任何评级系统，而是依靠用户行为指标来查看听众是否对推荐感到满意。
2. 自然语言处理： Spotify 利用 NLP 来理解全球听众和评论者为歌曲使用的语言。 他们的 NLP 系统不断在网络上搜寻以博客文章、评论和任何其他可用元数据形式出现的任何文本。 提取关键字，然后将其作为矢量表示分配给歌曲。 博客中提到的类似艺术家也被归入类似艺术家部分。 NLP 系统还为特定艺术家在博客中多次使用的特定向量分配权重。 它还跟踪正在使用的趋势词及其情感/情绪。 它还使用 Word2Vec 等词嵌入技术根据歌词和与之关联的标签对相似歌曲进行分组。
3. 音频模型：除了基于文本的分析，Spotify 还结合了基于卷积神经网络的音频模型。 这些原始数据有助于模型对歌曲进行聚类，并查看它与用户喜欢的距离有多近。 CNN模型分析不同的歌曲特征，如响度、频率、节奏、每分钟节拍、作曲、流派等。因此，具有相似节奏、音调和作曲的歌曲将在用户推荐图表上获得高评价。

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未来机会

虽然 Spotify 在推荐领域一直做得很好，但在个性化推荐领域仍有待提升。 用户的实际满意度与机器学习模型认为的满意度之间的差距需要缩小。 他们在 2017 年收购了一家法国初创公司 Niland，以改进他们的个性化技术。

这显着提高了推荐的性能，使用户可以根据自己的喜好获取歌曲。 Spotify 可能还希望将其转换为更多的社交媒体平台，以便以更好的方式分享歌曲和播放列表。

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在你走之前

随着越来越多的用户注册，Spotify 处理的数据将在未来几年显着增加。 这不仅意味着更好的改进建议的机会，而且也是处理如此多数据的挑战。 凭借如此巨大的力量，Spotify 数据将成为音乐公司和唱片公司的关键，也将根据人们目前正在收听和喜欢的内容做出关键业务决策。 这将是一种有针对性的音乐制作策略，以最大限度地提高用户的收听率。

Spotify 还可以改变他们的播客部分，以便更好地向听众推荐新的播客。 讨论相似主题和主题的播客可以组合在一起，然后用于推荐。 随着来自 Apple Music 和 YouTube Music 等应用程序的竞争日益激烈，看看音乐技术领域多年来的发展将会很有趣。

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