למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) חוללו מהפכה בתעשיית הזרמת המוזיקה על ידי שיפור חוויית המשתמש, שיפור גילוי התוכן ואפשר התאמה אישית המלצות. פלטפורמות הזרמת מוזיקה רבות משתמשות באלגוריתמים מתוחכמים של ML כדי לנתח היסטוריית האזנה של העדפות משתמש, ונתונים הקשריים כדי לספק המלצות מוזיקה מותאמות אישית.
Spotify היא אחת מפלטפורמות הזרמת המוזיקה המובילות בעולם, ו-ML ו-AI מילאו תפקיד מכריע בהצלחתה של Spotify על ידי מהפכה בחוויית הזרמת המוזיקה. עם המלצות מותאמות אישית, רשימות השמעה דינמיות ואצירה אלגוריתמית, אלגוריתמי ה-ML של Spotify משפרים את שביעות הרצון והמעורבות של המשתמשים.
איך Spotify מבינה את טעם המוזיקה שלך?
מערכת ההמלצות של Spotify היא שילוב מורכב של סינון שיתופי, סינון מבוסס תוכן ועוד טכניקות ML/AI.
Spotify משתמשת גם באיזון של חקר וניצול. ניצול מספק המלצות המבוססות על הרגלי הקשבה קודמים, והחקירה מבוססת על מעורבות משתמש לא ודאית. זהו כלי מחקר למידע נוסף על האופן שבו אנשים מקיימים אינטראקציה עם תוכן מוצע.
מערכת ההמלצות של Spotify היא שילוב מתוחכם של טכניקות שונות כדי לספק למשתמשים חווית האזנה אישית ומהנה.
הבנת סינון שיתופי
סינון שיתופי היא שיטה המנצלת את התנהגות המשתמש להמלצות. אם לשני משתמשים יש טעם מוזיקה דומה, המערכת עשויה להמליץ על שירים שמשתמש אחד הקשיב להם אך השני לא.
סינון שיתופי הוא תהליך של מניפולציה של מטריקס, שבו ספירת השמעת שירים של משתמשים מאורגנת במטריצה דלילה. המטריצה הופכת לשתי מטריצות, מטריצת ההעדפות ומטריצת הביטחון, המציינת האם משתמש הקשיב לשיר ועד כמה המערכת בטוחה בהעדפה זו. לאחר מכן, המערכת משתמשת באלגוריתם כדי למצוא את וקטור השירים הקרובים ביותר ל-'K' עבור כל וקטור משתמש, ומציעה המלצות על סמך ממצאים אלה.
אם אתה מעריץ של Davido ואתה נהנה להאזין ל-Wizkid. סינון שיתופי מבחין בדפוס זה, ואם משתמש אחר אוהב להאזין ל-Davido אך לא גילה את Wizkid, ייתכן שהמערכת תמליץ על Wizkid.
סינון שיתופי הולך צעד קדימה על ידי קיבוץ משתמשים עם תחומי עניין מוזיקליים דומים. תהליך זה, המכונה סינון שיתופי של משתמש-משתמש, מקבץ משתמשים עם התנהגות או העדפות דומות.
גישה נוספת היא סינון שיתופי של פריט-פריט. במקום לאסוף משתמשים דומים, הוא מתמקד ביחסים בין פריטים. אם משתמשים רבים אוהבים את אותם השירים, המערכת מזהה את השירים כדומים.
מגבלות של סינון שיתופי
סינון שיתופי חולל מהפכה באופן שבו אנו מגלים תוכן חדש אך יש לו מגבלות. השיטה נאבקת בבעיית ה"התחלה הקרה", שבה מתן המלצות מדויקות למשתמשים חדשים או לפריטים ללא נתונים היסטוריים היא מאתגרת.
סינון שיתופי סובל גם מהטיית פופולריות, ולעיתים קרובות ממליצים על פריטים פופולריים תוך התעלמות מאבני חן פחות מוכרות.
למרות האתגרים הללו, סינון שיתופי נותר אבן יסוד במערכות המלצות מודרניות. היכולת שלו לרתום את החוכמה הקולקטיבית של המשתמשים ולספק המלצות מותאמות אישית הופכת אותו לכלי הכרחי.
הסבר על סינון מבוסס תוכן
סינון מבוסס תוכן עוזר להתגבר על בעיית התחלה קרה. שיטת הסינון מבוססת התוכן מעבדת את השיר באמצעות ספקטרוגרמה לניתוח האודיו. רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) מבינה את השיר, כולל מאפיינים כמו חתימת זמן משוערת, מפתח, מצב, קצב ועוצמה. אם לשיר חדש יש פרמטרים דומים לשירים האהובים על משתמש, סביר להניח ש- Spotify תמליץ עליו.
תהליך זה כרוך בהשוואה בין התכונות של כל שיר לתכונות של השירים באינטראקציה של המשתמש. ככל שהתכונות דומות יותר, כך הסבירות שהשיר יומלץ למשתמש גבוהה יותר.
Spotify מתאימה את ההמלצות הללו לטעמו המוזיקלי הייחודי של המשתמש, ומספקת חווית האזנה מותאמת אישית. בין אם אתה מעריץ של שירי רוק מהירים במפתח E מינור או שירי פופ איטיים ומלודיים עם שימוש כבד בפסנתר, סינון מבוסס תוכן מבטיח שתגלה מוזיקה חדשה שמהדהדת איתך.
רלוונטיות אזורית: ניתוח מילים ופוסטים בבלוג
מוזיקה היא שפה אוניברסלית שחוצה גבולות, תרבויות וזמן. עם זאת, מתחת למשיכה האוניברסלית שלו מסתתר שטיח עשיר של השפעות אזוריות השזורות במרקם של כל שיר.
לכל שיר יש חותם ייחודי של התרבות והאזור שמהם הוא מגיע. מהמקצבים התוססים של אמריקה הלטינית ועד למנגינות הרודפות של המזרח התיכון, המוזיקה משקפת את הערכים, המסורות והחוויות של יוצריה ומאזיניה. כדי להבין באמת את מהות השיר, עליך להתעמק בסביבה התרבותית המעוררת השראה ליצירתו.
על ידי ניתוח הרקע ההיסטורי, החברתי והגיאוגרפי של שיר, אנו מבינים את משמעותו. בין אם זו חגיגת האהבה בבלדה בוליווד או סיפור סיפורים קצבי בשירי עם אפריקאים, כל פנינה מוזיקלית מוצאת את שורשיה במורשת התרבותית של מקורה. אימוץ הידע הזה מאפשר לנו להתחבר למוזיקה ברמה עמוקה יותר ולהעריך את יופיה בהקשר גלובלי רחב יותר.
Spotify משתמשת ברלוונטיות אזורית כדי לספק חוויה אישית יותר למשתמשים. משתמשת בספוטיפיי עיבוד שפה טבעית (NLP) לנתח מאמרי חדשות, בלוגים וסקירות מקוונות כדי להרכיב רשימה של המתארים הנפוצים ביותר עבור שיר או אמן מסוים. מתארי "וקטורים תרבותיים" אלה מוצאים מאפיינים משותפים בין אמנים, שירים והעדפות משתמשים.
בעיות עם גילוי מוזיקה באמצעות AI
לשילוב של AI בגילוי מוזיקה יש חלק נכבד של אתגרים.
הסתמכות יתרה על נתוני משתמש והתאמה אישית
מערכות המלצות מוזיקה מונעות בינה מלאכותית מסתמכות במידה רבה על נתוני משתמשים כדי לאצור רשימות השמעה מותאמות אישית. האלגוריתם של Spotify מנתח את היסטוריית ההאזנה שלך, הז'אנרים האהובים והשעה ביום שאתה מאזין למוזיקה.
אמנם רמה זו של התאמה אישית משפרת את חווית המשתמש, אך היא גם מהווה אתגר משמעותי. הסתמכות יתר על נתוני המשתמש עלולה להוביל לאפקט קאמרי, שבו המערכת ממליצה רק על מוזיקה דומה למה שכבר האזנת לה, מה שמגביל את החשיפה לז'אנרים ואמנים חדשים.
המכשול של גילוי מוזיקה חדשה ומגוונת
גילוי מוזיקה חדשה ומגוונת היא משימה מורכבת עבור AI. האלגוריתם חייב ליצור איזון עדין בין שירים באזור הנוחות של המשתמש לבין היכרות עם ז'אנרים או אמנים לא מוכרים. יותר מהראשונים יכולים להפוך את ההמלצות למגוונות יותר, בעוד שיותר מדי מהאחרונים עלול להרחיק את המשתמש.
האתגר הזה מתווסף עוד יותר על ידי ספריית המוזיקה העצומה והמגוונת שבה מתגאה Spotify, מה שמקשה על ה-AI לנווט ולהמליץ ממגוון כה רחב של מוזיקה.
ההצעות של Spotify לא תמיד מדויקות
רשימות השמעה הן אחד ממרכיבי הליבה של Spotify, ומעניין להבין כיצד טכניקות AI ו-ML מעצבות את המוזיקה שאנו שומעים. אבל כל משתמש ב-Spotify יידע שאפילו עם בינה מלאכותית שמחברת את הזהות המוזיקלית שלך, הוא עדיין יכול לזרוק צמרמורת מוחלטת שנחסמת מיד.