השפעת הפלייליסטים האישיים על אלגוריתם ההמלצות

הסבר על אלגוריתם ההמלצות של Spotify:

• מודלים מבוססי נתונים: Spotify משתמשת במגוון רחב של טכניקות עיבוד נתונים כולל למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי להבין את ההעדפות המוזיקליות של המשתמשים.

• Collaborative Filtering: שיטה זו מנתחת את הקשרים בין משתמשים ושירים על ידי חיפוש דפוסים של חובבנות משותפת. מודל זה יודע להמליץ על שירים שמשתמשים עם טעם דומה אהבו.

• Content-Based Filtering: מבוסס על ניתוח תכנים של שירים עצמם, כגון ז'אנר, קצב, מפתח מוזיקלי, וכו'. זה מאפשר ל-Spotify להמליץ על שירים בעלי תכונות דומות לאלה שהמשתמש אהב בעבר.

1. השפעת פלייליסטים של אנשים פרטיים:

• נתוני פלייליסטים פרטיים: Spotify נעזרת גם בנתונים מפלייליסטים של משתמשים פרטיים. כאשר משתמשים יוצרים פלייליסטים ומוסיפים להם שירים, הם מספקים ל-Spotify מידע על הקשרים בין שירים ועל העדפות המוזיקליות שלהם.

• השפעת המשתמשים המובילים: משתמשים עם מספר רב של עוקבים או פלייליסטים פופולריים יכולים להשפיע במיוחד על המלצות המוזיקה בפלטפורמה, מכיוון שהם מקבלים יותר חשיפה ומושכים יותר משתמשים לשירים שהם מקדמים.

1.