Spotify 如何使用機器學習模型推薦音樂？

Spotify 是領先的音樂應用程序之一，它使用智能預測和向用戶推薦。 我們過去手動搜索、下載和管理播放列表以適應我們口味的日子已經一去不復返了。 當前的機器學習和數據科學時代使 Spotify 等應用能夠了解用戶的品味和喜好，並據此推薦歌曲和精選播放列表。

在本教程結束時，您將了解以下內容：

• Spotify 及其獨特功能
• Spotify 如何做出智能預測
• 背後的機器學習

Spotify——音樂精靈

在 2000 年代初期，下載和收聽音樂的最佳和最方便的方式是從第三方網站或盜版。 他們都需要時間和精力先搜索歌曲，然後下載。 更痛苦的是創建包含喜愛歌曲的播放列表。 這些是靜態播放列表。 這意味著播放列表將保持原樣，除非用戶根據自己的喜好手動添加或刪除歌曲。 不太方便。

另一個缺點是從藝術家的角度來看。 流行藝術家在推銷他們的新專輯時面臨的問題並不多，因為他們在全球排行榜上都名列前茅。 但是新的和獨立的藝術家在將他們的音樂傳播給喜歡他們創作的音樂的廣大觀眾方面面臨著許多問題。 這意味著許多潛在的殺手藝術家永遠無法做好，或者不得不向敵對的唱片公司投降。

Spotify 改變了遊戲規則。 Spotify 於 2008 年在瑞典推出，旨在將音樂流媒體行業轉變為主流。 如今，Spotify 每月擁有約 3.45 億活躍用戶。 Spotify 以機器學習和數據科學為核心，根據從聽眾的收聽習慣、位置、年齡等方面收集的數據，為其聽眾提供推薦和精選的播放列表。

聽眾現在不必花時間手動搜索和下載他們喜歡的音樂。 他們現在可以獲得專門為他們製作的播放列表。 此外，他們每週都會接觸到他們不會發現的新歌曲和藝術家。 這也是使用機器學習完成的。

不僅如此，藝術家們現在也獲得了優勢。 藝術家獲得了他們本來不會獲得的觀眾。 他們的音樂會自動推薦給喜歡這種音樂的聽眾。 所以，這是雙贏的！ 現在，讓我們看看如何利用機器學習模型。

加入來自世界頂級大學的ML在線課程——碩士、高級管理人員研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

Spotify 如何利用機器學習和數據科學？

Spotify 通過利用機器學習為其用戶提供四個主要功能。 這些包括：

• 主頁播放列表：這是用戶打開應用程序後立即出現在主頁上的播放列表推薦。
• Discover Weekly：每週推薦播放列表，根據聽眾的口味更新新歌。
• Daily Mix：這是一個每日播放列表，包含聽眾最常播放和最喜歡的歌曲。
• Time Capsule：它是一個混合播放列表，包含舊經典和其他流行的複古歌曲。

其中，Discover Weekly 功能是 Spotify 提供的旗艦功能。 它使用機器學習和基於大數據的模型，每週一在精選的播放列表中推薦 50 首新歌。 這幫助 Spotify 達到了今天的水平。 此功能不僅將人們綁定到應用程序，而且還會生成更多數據，因此建議會隨著時間的推移而改進。

對於 Discover Weekly，Spotify 收集了大量特定於用戶的數據，以了解用戶的行為和對精選播放列表的滿意度。 它考慮的數據包括用戶在播放列表上花費的時間、歌曲的播放次數、在該歌曲的專輯或藝術家頁面上花費的時間、用戶是否跳過一首歌曲、如果用戶是否將其保存到個人播放列表中，以及用戶是否返回“每週發現”頁面。 Spotify 使用 3 種類型的模型為其 Discover Weekly 頁面提供支持：

1. 協同過濾：協同過濾是任何推薦系統的關鍵組成部分。 Netflix 也使用一個並使用評級系統來推薦電影。 另一方面，Spotify 不使用任何評級系統，而是依靠用戶行為指標來查看聽眾是否對推薦感到滿意。
2. 自然語言處理： Spotify 利用 NLP 來理解全球聽眾和評論者為歌曲使用的語言。 他們的 NLP 系統不斷在網絡上搜尋以博客文章、評論和任何其他可用元數據形式出現的任何文本。 提取關鍵字，然後將其作為矢量表示分配給歌曲。 博客中提到的類似藝術家也被歸入類似藝術家部分。 NLP 系統還為特定藝術家在博客中多次使用的特定向量分配權重。 它還跟踪正在使用的趨勢詞及其情感/情緒。 它還使用 Word2Vec 等詞嵌入技術根據歌詞和與之關聯的標籤對相似歌曲進行分組。
3. 音頻模型：除了基於文本的分析，Spotify 還結合了基於卷積神經網絡的音頻模型。 這些原始數據有助於模型對歌曲進行聚類，並查看它與用戶喜歡的距離有多近。 CNN 模型分析不同的歌曲特徵，如響度、頻率、節奏、每分鐘節拍、作曲、流派等。因此，具有相似節奏、音調和作曲的歌曲將在用戶推薦圖表上獲得高評價。

相關：機器學習模型

未來機會

雖然 Spotify 在推薦領域一直做得很好，但在個性化推薦領域仍有待提升。 用戶的實際滿意度與機器學習模型認為的滿意度之間的差距需要縮小。 他們在 2017 年收購了一家法國初創公司 Niland，以改進他們的個性化技術。

這顯著提高了推薦的性能，使用戶可以根據自己的喜好獲取歌曲。 Spotify 可能還希望將其轉換為更多的社交媒體平台，以便以更好的方式分享歌曲和播放列表。

另請閱讀：機器學習項目的想法和主題

在你走之前

隨著越來越多的用戶註冊，Spotify 處理的數據將在未來幾年顯著增加。 這不僅意味著更好的改進建議的機會，而且也是處理如此多數據的挑戰。 憑藉如此巨大的力量，Spotify 數據將成為音樂公司和唱片公司的關鍵，也將根據人們目前正在收聽和喜歡的內容做出關鍵業務決策。 這將是一種有針對性的音樂製作策略，以最大限度地提高用戶的收聽率。

Spotify 還可以改變他們的播客部分，以便更好地向聽眾推薦新的播客。 討論相似主題和主題的播客可以組合在一起，然後用於推薦。 隨著來自 Apple Music 和 YouTube Music 等應用程序的競爭日益激烈，看看音樂技術領域多年來的發展將會很有趣。

如果您有興趣了解有關決策樹、機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和人工智能執行 PG 計劃，該計劃專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和任務、IIIT-B 校友身份、5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。