이 게시물을 작성할 당시 Spotify는 5987개의 뚜렷한 음악 장르를 분류했습니다.
그 수는 당신이 지금 이 글을 읽고 있는 시간만큼 거의 확실하게 증가했습니다. 단, 거의 6000개에 달하는 이름을 모두 지을 수 있는 경우는 예외입니다.
당신이 들어본 적도 없는 장르의 팬일 가능성이 매우 높습니다. 아마도 당신은 gothabil, 뉴로스텝 또는 검은 죽음의 핵을 즐길 수 있습니다. 당신은 bap, Bebop 또는 Funk의 청취자가 될 수 있습니다. 당신이 어떤 종류의 음악을 좋아하는지 정확히 알 필요가 있습니다. 왜냐면 스포티파이는 이미 당신 모두 알고 있기 때문입니다.
매주 모든 사용자를 위해 그들은 30가지 그 사람의 정확한 음악 재생 목록을 조정할 수 있습니다 음악 취향은 전 세계에서 가장 인기 있는 아티스트에서 가장 틈새 시장에 이르기까지 플랫폼의 인디 프로덕션 .
하지만 어떻게 하는지 궁금한 적이 있습니까?
내 말은 당신이 이 게시물을 클릭한 이유이기 때문일 것입니다.
그래서 Spotify의 추천 방법은 다음과 같습니다. 시스템은 3개의 서로 다른 알고리즘으로 구성되어 있습니다.
협업 필터링
이 세 가지 중 첫 번째는 실제로 음악 자체와 관련이 없으며 협업 필터링이라고 합니다. 이것은 기본적으로 Netflix가 사용자가 죽거나 휴대전화를 화산에 던질 때까지 모든 작업을 녹화할 수 있는 권한을 부여하는 6000단어 최종 사용자 라이선스 계약을 작성하여 새로운 프로그램을 추천하는 방식입니다.
Spotify의 거대한 매트릭스 룸에 위치하여 거대한 매트릭스를 저장했습니다. 대략 4억 3300만 x 8000개의 행입니다. 사람은 각 노래를 듣습니다. 이것은 일을 단순화하고 있습니다. 약간이지만 이 매트릭스를 통해 어떤 사용자가 가장 유사한지 객관적으로 결정할 수 있습니다.
하나의 행이 모두 히트하는 경우 다른 행과 동일한 열은 그 두 사람이 듣고 있다는 것을 같은 노래입니다. 그리고 그 행 중 하나가 활성 열을 가지고 있다면 다른 행은 그렇지 않습니다. 가지고, 그렇다면 그 노래는 이론적으로 추천하기에 좋습니다.
기본적으로 내가 말하는 것은 당신이 원한다면 특정한 사람의 Spotify를 망치려면 모두 당신이 해야 할 일은 새 계정을 만들고 그들이 좋아하는 노래를 모두 듣고토네이도 사이렌 소리를 듣는 것입니다 사용료가 없는 음악 및 사운드에 의한 효과 효과 공장 7만 번
이제 Spotify는 협업 필터링에 전적으로 의존할 수 없습니다. 특히 사람들의 다방면에 걸친 음악적 취향과 대중적인 음악을 홍보하는 경향이 있고 함께 작업할 청취 데이터가 많지 않은 것들을 태우는 경향이 있습니다. 웬도버의 같은 옛날 잼버리 밴드인데도 그들의 음악은 화끈합니다.
Natural 언어 처리 시스템
그것이 다음 단계입니다. 알고리즘이 등장합니다. Spotify의 자연스러운 언어 처리 시스템입니다.
알다시피, 노래를 분류하는 가장 좋은 방법 중 하나는 단어를 사용하는 것이고 인터넷에는 많은 단어가 있다는 것이 밝혀졌습니다.
Spotify는 그의 노래와 관련된 텍스트를 지속적으로 수집하고 있습니다. 자체 플랫폼의 텍스트, 같은 노래, 제목, 재생 목록 설명 및 가사를 살펴보지만 인터넷의 나머지 데이터에서도 데이터를 가져옵니다.
Spotify 스크랩 송 리뷰, 뉴스 기사, 댓글 섹션, 이름을 지정하면 이 모든 것이 포함됩니다.
다음은 Spotify가 2014년 Abba라는 문구를 위해 인수한 음악 데이터 회사인 Echo Nest에서 생성한 테이블 중 하나입니다.
일반적으로 Abba와 관련이 있는 명사구와 Abba를 설명할 때 가장 일반적으로 사용되는 형용사를 볼 수 있습니다.
이 표를 사용하면 ABBA 팬들이 아마도 어떤 이유로든 Greta tunberg 또는 자체 서브레딧이 있는 IKEA 박제 상어와 같이 활기차고 비폭력적이고 스웨덴어로 묘사되는 다른 것들처럼 들어갈 수 있습니다.
하지만 이 시점에서 당신은 아마도 뭔가 이상한 점을 알아차렸을 것입니다. Spotify가 사용하는 이 모든 데이터, 형용사, 노래 제목, 청취 주파수, 이 중 어느 것도 음악 자체에서 수집되지 않습니다.
그래서 질문이 생깁니다. Spotify가 실제로 자체 음악을 들을 수 있습니까? 흥미롭게도 대답은 ‘예‘입니다.
이것은 우리의 세 번째 알고리즘이 들어오는 곳입니다.
Spotify Sonic 프로필
작동 방식은 다음과 같습니다.
플랫폼의 각 노래에 대해, Spotify는 다음과 같이 보이는 Time 주파수 표현이라는 것을 생성합니다.
이 축은 시간입니다. 이것은 주파수에 액세스하고 더 따뜻합니다. 색상은 더 큰 데시벨 수준을 의미합니다. 예를 들어 정확히 12초에 노래, 이것이 가장 존재하는 주파수입니다.
그런 다음 이 표현은 신경망에 덤프됩니다. 신경망은 모든 메이저를 분리합니다. 노래의 특징, 기, 템포, 목재, 음량 및 박자 기호 그리고 이러한 특성을 당신이 좋아하는 다른 노래 및 다른 노래와 개별적으로 비교합니다. 당신이 듣지 못한 노래.
그런 다음 공동 작업과 함께 필터링 시스템 및 자연 언어 처리 알고리즘, 이러한 Sonic 프로필이 정밀하게 연마하는 데 사용됩니다 음향적으로 유사한 노래에 이미 음악 종류에 맞게 듣기 실험하는 동안 발표를 피하기 위한 한두 가지 변수 너무 진부한 것을 당신에게.
그리고 거기에 당신은 그게 110억 달러를 쓰는 방법 사람들이 하지 말라고 설득하는 데 똑같은 Taylor의 세 곡만 들어요
이제 인터넷에서 Spotify 통계를 볼 수 있는 다양한 웹사이트가 있으며 유명한 Spotify Wrapped도 이러한 시스템에서 수집한 데이터를 기반으로 합니다.
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