Как посмотреть рекомендации в спотифай
Как машинное обучение в Spotify находит вашу новую любимую музыку
Среди всех музыкальных сервисов Spotify стал первой компанией, объединившей несколько моделей анализа песен. Разработчица София Чиокка рассказала, какие именно механизмы позволяют Spotify находить песни, которые понравятся именно вам.
Среди всех музыкальных сервисов Spotify стал первой компанией, объединившей несколько моделей анализа песен. Разработчица София Чиокка рассказала, какие именно механизмы позволяют Spotify находить песни, которые понравятся именно вам.
В этот понедельник, как и в каждый понедельник, более 100 миллионов пользователей Spotify открыли ожидающий их новый плейлист. Это индивидуальный микс из тридцати песен, которые они никогда не слышали, но которые им, вероятно, понравятся. Это называется Discover Weekly, и это похоже на магию.
Я огромная фанатка Spotify, а особенно Discover Weekly. Почему? Я чувствую, что меня видят. Spotify знает мои музыкальные вкусы лучше, чем любой человек в моей жизни, и я восхищаюсь тем, что каждую неделю я слышу в подборке отличные треки, которые сама бы никогда не нашла.
Те, кто незнаком с сервисом, познакомьтесь с моим виртуальным лучшим другом:
Оказалось, что я не одна одержима Discover Weekly. Пользователи сходят от него с ума, что привело к тому, что Spotify смещает свой фокус, инвестируя больше ресурсов в плейлисты, основанные на алгоритмах.
It’s scary how well @Spotify Discover Weekly playlists know me. Like former-lover-who-lived-through-a-near-death experience-with-me well.
At this point @Spotify’s discover weekly knows me so well that if it proposed I’d say yes
С тех пор, как Discover Weekly появился в 2015 году, мне не терпелось узнать, как он работает. После трех недель поиска информации, мне удалось заглянуть за занавес.
Итак, как Spotify так хорошо подбирает 30 песен для каждого человека каждую неделю? Давайте сделаем шаг назад и посмотрим на то, как делают рекомендации другие музыкальные сервисы и как Spotify справляется с этой задачей лучше.
Краткая история отбора музыки
В 2000-х рекомендации музыки начались с Songza, в котором использовали ручной отбор, чтобы создавать плейлисты для пользователей. “Ручное курирование” означало, что команда “музыкальных экспертов” или других кураторов вручную составляла плейлисты, которые хорошо звучали, а пользователи просто слушали их. (Позже эту же стратегию применили Beats Music). Ручной отбор хорошо работал, он был простым, но он не принимал во внимание индивидуальный музыкальный вкус каждого слушателя.
Как и Songza, Pandora была одним из первопроходцев в области отбора музыки. Они применили более сложный подход, вручную проставив теги с атрибутами песен. Это означало, что люди слушали музыку и выбирали несколько тегов для каждой песни. Затем алгоритм Pandora фильтровал песни по определенным тегам, чтобы создавать плейлисты с похожей музыкой.
Примерно в то же время в MIT Media Lab на свет появилось агентство The Echo Nest, которое предложило более радикальный подход к персонализированной музыке. The Echo Nest использовали алгоритмы, чтобы анализировать текстовое и музыкальное содержание песен для идентификации музыки и создания персональных рекомендаций и плейлистов.
И, наконец, ещё один подход использует Last.fm. Это процесс под названием коллаборативная фильтрация, о котором я расскажу чуть позже.
Как же в Spotify создали волшебный алгоритм, который отслеживает вкусы каждого пользователя гораздо точнее, чем другие сервисы?
Три типа моделей рекомендаций Spotify
Spotify использует не одну революционную модель. Вместо этого они совмещают несколько лучших стратегий, чтобы создать собственный мощный рекомендательный движок.
Чтобы создать Discover Weekly, Spotify применяет три главных типа моделей:
Давайте посмотрим на каждую из этих моделей.
Совместная фильтрация
Для начала немного информации: когда люди слышат о совместной фильтрации, они вспоминают Netflix, так как именно эта компания одной из первых применила совместную фильтрацию для создания рекомендательной модели, которая использовала оценки пользователей, чтобы понять, какие фильмы рекомендовать другим “аналогичным” пользователям.
После того, как Netflix это удалось, эту модель стали использовать все чаще, и теперь она является стартовой точкой для всех желающих создать рекомендательный движок.
Однако в Spotify нет пользовательских оценок для музыки. Вместо этого данные Spotify основаны на неявной обратной связи, то есть, на песнях, которые мы послушали, а также на дополнительных данных, например, сохранили ли пользователи трек в своей плейлист или посетили ли они страницу исполнителя после прослушивания.
Но что такое совместная фильтрация, и как она работает? Вот краткое описание в виде небольшого диалога:
Что здесь происходит? У каждого из них есть свои предпочтения: человеку слева нравятся песни P, Q, R и S, а человеку справа — Q, R, S и T. Совместная фильтрация использует эти данные, чтобы предложить человеку справа послушать P, а человеку слева — трек T. Все просто, да?
Но как Spotify использует эту концепцию, чтобы создать рекомендации для миллионов пользователей, основываясь на миллионах предпочтений других людей? Матричные вычисления при помощи библиотек Python.
Эта матрица на самом деле огромна. Каждый ряд представляет одного из 140 миллионов пользователей Spotify, а каждая колонка представляет одну из 30 миллионов песен в базе Spotify. Затем библиотека Python запускает эту длинную и сложную формулу факторизации матрицы:
Когда вычисления закончены, мы получаем два типа векторов, обозначенных здесь как X и Y. X — это вектор пользователя, представляющий вкус одного пользователя, а Y — вектор песни, представляющий профиль отдельно взятой песни.
Теперь у нас есть 140 миллионов векторов пользователей и 30 миллионов векторов песен. Содержимое этих векторов — это числа, бессмысленные по отдельности, но крайне важные для сравнения.
Чтобы обнаружить пользователей со схожим с моим вкусом, совместная фильтрация сравнивает мой вектор с векторами других пользователей. То же относится и к вектору Y — вы можете сравнить вектор данной песни с векторами других песен, чтобы найти наиболее похожие на конкретный трек.
Совместная фильтрация работает достаточно хорошо, но Spotify добавляет и другие механизмы. Перейдем к NLP.
Обработка естественного языка
Второй тип рекомендательных моделей — модели обработки естественного языка (NLP). Источник данных этих моделей — слова. Это метаданные песен, новостные статьи, блоги и другие тексты в интернете.
Обработка естественного языка, то есть, способность компьютера понимать человеческую речь как она есть, это обширное поле, которое часто предшествует анализу смысла.
Мы не будем рассматривать механизмы NLP, поэтому вот поверхностное объяснение того, что происходит. Spotify постоянно ищет тексты о музыке и вычисляет, что люди говорят о конкретных исполнителях и песнях: какие прилагательные они используют и какие другие песни и исполнители часто упоминаются рядом.
Хотя я не знаю, как именно Spotify обрабатывает собранные данные, я могу сказать, как с ними работали The Echo Nest. Они распределяли данные на “культурные векторы” или “основные термины”. У каждого исполнителя и у каждой песни были тысячи меняющихся ежедневно основных терминов. К каждому термину было привязано свое значение, которое показывало, насколько важно это описание (то есть, вероятность, с которой кто-то опишет эту музыку этим термином).
Затем, как и в совместной фильтрации, NLP-модель использует эти термины и значения, чтобы создать векторное представление, которое используется для сравнения песен.
Модели необработанного аудио
Вы можете подумать: “У нас уже есть так много данных”. Зачем нам анализировать само аудио?”
Во-первых, третья модель улучшает точность этого рекомендательного сервиса. Но у этой модели есть и более важная цель: в отличие от двух предыдущих типов, она принимает во внимание новые песни.
Например, ваш друг написал песню и выложил её на Spotify. Может быть, её прослушали 50 раз, поэтому совместная фильтрация не сработает должным образом. Если её не упомянули нигде в интернете, то NLP-модели её не увидят. К счастью, аудио-модели не выделяют популярные песни и новые песни, поэтому с их помощью, песня вашего друга может попасть в Discover Weekly вместе с более известными песнями.
Как мы можем анализировать данные необработанного аудио, которые кажутся такими абстрактными? При помощи сверточных нейронных сетей!
Сверточные нейронные сети — это технология, которая используется и в распознавании лиц. Spotify модифицировали её для обработки аудиоданных вместо пикселей. Вот пример архитектуры нейронной сети:
Эта нейронная сеть имеет четыре сверточных слоя (толстые полосы слева) и три плотных слоя (более узкие полосы справа). Входные данные представляют собой представления звуковых кадров со временем и частотой, которые затем конкатенируются для формирования спектрограммы.
Звуковые кадры проходят через сверточные слои, и результатом этого становится слой “глобального временного объединения”, который объединяет всю ось времени, эффективно вычисляя статистику изученных функций на протяжении песни. После обработки нейросеть выдает характеристики песни: время, тональность, лад, темп и громкость. Ниже вы можете видеть эти данные для 30-секундного отрывка песни Daft Punk “Around the World”.
В конце концов, эти ключевые характеристики песни позволяют Spotify понимать фундаментальные сходства песен и находить пользователей, которым эти песни должны понравиться.
В этом и заключаются основы трех основных типов рекомендательных моделей, на которых основан механизм Spotify и создание плейлиста Discover Weekly.
Конечно, все эти модели связаны в большую экосистему Spotify, которая включает огромное количество данных для рекомендательных моделей и использует множество кластеров Hadoop для обработки гигантских матриц бесконечного количества музыкальных статей и колоссального количества аудиофайлов.
Шесть способов найти новую музыку в Spotify
Расширяем музыкальный кругозор с плейлистами от долгожданного шведского сервиса.
Источник фото на тизере: Morning Brew on Unsplash
Он всегда выглядит безупречно, знает лучшие бары в городе и поражает элегантностью музыкального вкуса. Он — тот самый друг, который показал вам группу, чья музыка теперь не выходит из головы, и позвал на концерт, который остался в памяти навсегда.
Музыкальный сервис Spotify пришёл в Россию, чтобы стать тем самым другом. Он познакомит вас с новыми исполнителями, расскажет о нишевых жанрах музыки и выведет за пределы зоны музыкального комфорта. Расширьте свой музыкальный кругозор всего парой свайпов по экрану смартфона или на тачпаде компьютера. В этом гиде мы собрали шесть советов, которые помогут вам открыть новую музыку в Spotify.
1. Радио Spotify
Если вы устали от любимого трека, исполнителя или плейлиста и хотите найти что-то новое в подобном стиле, настройтесь на «Радио» Spotify. Эта функция соберет для вас многочасовую подборку новой музыки, похожей на вашу любимую. «Перейти к радио» можно по конкретной песне, музыканту или плейлисту, и если это плейлист вам понравится, его можно сохранить в своей медиатеке, нажав на «лайк».
2. «Открытия недели»
Персонализированный плейлист Spotify. Он формируются на основе вашей собственной истории прослушиваний и историй слушателей со схожими вкусами. То есть этот плейлист — ваши собственные рекомендации от себя, только из будущего, в котором вы разбираетесь в музыке немного больше.
Плейлист обновляется раз в неделю: каждый понедельник он будет предлагать вам 30 новых треков. Всё, что вам понравилось, важно успеть сохранить в медиатеке до конца недели, пока Spotify не соберёт для вас новую персональную подборку свежих треков. Плейлист по умолчанию настроен как приватный, но его можно сделать общедоступным, поделиться с друзьями и подписаться на «Открытия недели» тех пользователей, вкусу которых вы доверяете. Плейлист можно найти в разделе «Только для тебя» на Главной странице.
3. Редакционные плейлисты
Расширить музыкальные горизонты помогут не только персонализированные подборки, но и рекомендации музыкальных редакторов Spotify. Команда сервиса позаботилась о качественной локализации контента, создав около 100 плейлистов для России с популярными треками и лучшими новинками в самых разных жанрах. Есть несколько типов редакционных плейлистов от Spotify.
4. «Микс дня»
Это персонализированный плейлист, составленный на основе музыкальных жанров, которые вы чаще всего слушаете. Он анализирует вашу музыку и делит её на разные направления, по каждому из которых создает плейлист. В нём будут собраны ваши любимые треки и новые композиции, которые могут вам понравиться.
У каждого пользователя может быть до шести «Миксов дня» в зависимости от разнообразия музыкальных стилей и общего объёма истории прослушиваний. Так что, если вы фанатеете только от инди-рока, у вас может оказаться меньше миксов, чем у вашего друга, который завтракает под русский хип-хоп, а в метро включает электронную музыку.
«Микс дня» — это одновременно и новое звучание, и знакомые композиции. Этот плейлист никогда не кончается, потому что система продолжает подгружать всё новые треки. Наполнение этих миксов меняется в зависимости от трансформации ваших вкусов — чем больше вы слушаете, тем лучше становятся плейлисты. Они не обновляются полностью, как «Открытия недели», а эволюционируют с каждой новой прослушанной композицией. Каждый микс обновляется в течение 24 часов с момента последнего прослушивания, поэтому не забудьте сохранить те песни, которые понравились больше всего.
5. «Радар новинок»
Плейлист с новыми релизами исполнителей, на которых вы подписаны, или музыкантов, которых слушаете чаще всего. «Радар новинок» состоит из 30 песен, каждую пятницу он предлагает новые релизы. Как и в случае с большинством плейлистов, чем больше вы его слушаете, тем лучше он становится, а лайки и дизлайки помогут ему развиваться в нужном направлении. С этим плейлистом вы никогда не пропустите новые треки от любимых исполнителей. Найти свой «Радар новинок» можно на Главной странице в разделе «Только для тебя».
6. «Чарт»
Позволяет следить за самыми популярными хитами в регионе. «Россия: топ-50» — это плейлист с самыми популярными треками в России, который обновляется в течение всего дня.
Spotify рекомендации: как настроить или сбросить, чтобы обновить
Одна из наиболее полезных опций Spotify — рекомендации, позволяющие формировать плейлисты с учетом личных предпочтений. При правильном пользовании платформой можно настраивать плейлист «под себя», сбрасывать или обновлять данные с учетом личных предпочтений.
Как работают
Для начала разберитесь, как работают рекомендации Spotify для обычных пользователей. Предпочтения формируются на базе следующих моментов:
Сервис видит предпочтения пользователя и выдает новинки по мере того, как человек меняет или создает плейлисты. Чем больше музыки слушает пользователь, тем более точные результаты он получает. Здесь расскажем как поставить картинку на плейлист.
Где посмотреть
Много вопросов касается того, где посмотреть рекомендации в Спотифай. По сути, все предложенные плейлисты и композиции в них — советы для пользователя, составленные на базе предпочтений. Для просмотра дополнительных предложений системы сделайте следующие шаги:
После изучения предложений можно делать вывод о прослушивании рекомендуемых композиций и их добавления. Отвечая на вопрос, где увидеть рекомендации Spotify, можно ответить более обширно. Они содержатся в разных разделах приложения, ведь все они формируются на базе предпочтений клиента. Здесь вы узнаете есть ли ограничения у сервиса и какие они.
Как настроить
Много вопросов касаются того, как настроить рекомендации Spotify, и можно ли это сделать. Для этих целей применяется специальный алгоритм, обеспечивающий актуальные советы для пользователей. Для настройки можно делать следующие шаги:
Приложение Spotify не раскрывает сути алгоритмов, но принципы их формирования прозрачны. Человек получает рекомендации с учетом текущих предпочтений. Непродолжительное прослушивание не влияет на внесение значительных правок. Здесь секрет как совместно слушать музыку.
Как сбросить
Много вопросов касается того, как сбросить рекомендации в Спотифай. Каких-то конкретных предложений в этом отношении не предусмотрено, и на изменение алгоритма потребуется какое-то время. Иногда быстрее создать новую учетную запись и заново настроить музыкальные предпочтения. Для альтернативы можно использовать временный e-mail, который выдается на несколько минут, а в дальнейшем уничтожается.
Если рассмотренный метод не устраивает, можно сбросить рекомендации Spotify следующим образом: путем удаления плейлистов или посредством ручной очистки песен. Если композиций тысячи, очистка может занять много времени.
Более простой метод обнулить рекомендации Spotify — сделать это черед удаление плейлиста. Ранее нужный процесс обеспечивался с помощью комбинации горячей клавиши, а именно Ctrl+A, с последующим удалением на клавиатуре. Сегодня этот метод не работает. Но в этом и нет необходимости, ведь проще удалить плейлист. Для этого:
Рассмотренная выше методика позволяет быстро убрать ненужные плейлисты и тем самым сбросить рекомендации. Здесь постараемся ответить на вопрос почему музыка в Spotify тихая.
Как обновить
Немало вопросов касается еще одного факта — как обновить рекомендации в Spotify для получения других предложений от сервиса. Здесь можно использовать жесткий метод, рассмотренный выше, или воспользоваться другими алгоритмами:
Как вариант, сделайте работу через браузер. Для этого войдите в библиотеку, наведите курсор на песню и жмите на три точки. После этого кликните на Удалить из понравившихся песен.
При желании обновить предложения Spotify учтите еще ряд моментов:
Не забывайте нажимать на значок Нравиться (символ сердечка), чтобы обновлять данные. Здесь ответим на вопрос почему проигрывает любимые песни наполовину.
Итоги
Рекомендации Spotify — возможность расширить медиатеку и получить доступ к новым музыкальным композициям. Если выбранное направление не устраивает, всегда можно внести изменения, выполнить обновление или сброс данных. Но стоит учесть, что процесс внесения правок в рекомендации проходит не так быстро, как бы этого хотелось. На изменения необходимо некоторое время.
10 скрытых функций Spotify, которые должен знать каждый
Spotify уже два месяца доступен в России, и многие пользователи с удовольствием перешли на этот сервис. Неудивительно, учитывая, что в Spotify продвинутые рекомендации и хорошие приложения на всех платформах.
При этом в Spotify есть много мелких и часто незаметных функций. Я вспомнил всё, что узнал о Spotify за почти четыре года использования. Теперь делюсь с вами.
Если я про что-то забыл рассказать, пишите в комментариях. Попробуем собрать самый большой сборник лайфхаков Spotify.
1. Блокировка исполнителей в рекомендациях
Spotify постоянно анализирует ваши действия, чтобы предлагать наиболее подходящую музыку. Иногда в рекомендации попадают исполнители, которых вообще не хочется слушать. Кнопка дизлайка не всегда помогает, ведь в следующей подборке этот артист может оказаться снова, но с другой композицией.
К счастью, в Spotify можно заблокировать исполнителей, чтобы их музыка больше не появлялась в рекомендациях. Делается это просто:
1. Открываете профиль артиста
2. Нажимаете на три точки под фото
3. В меню выбираете Заблокировать этого исполнителя
Чтобы разблокировать артиста, нужно перейти в раздел Моя медиатека → Исполнители и пролистать список до конца.
2. Сортировка плейлистов в десктопной версии
Сохраненные плейлисты в Spotify на Mac и PC сортируются по дате добавления (от новых к старым). В этом нет никакой проблемы, если плейлистов немного. Но если их хотя бы больше 10 штук, то постоянно прокручивать список не очень удобно.
Разработчики предусмотрели это и разрешили вручную перетаскивать плейлисты с помощью удержания левой кнопки мыши.
1. Нажимаем правой кнопкой мыши в области плейлистов
2. Выбираем Создать папку
3. Перетягиваем плейлисты в папки
Все изменения синхронизируются с приложениями Spotify на других платформах.
3. Возвращаем нормальную громкость
Пользователи Apple Music и других сервисов могли заметить, что треки в Spotify играют заметно тише, особенно в наушниках. Дело в том, что Spotify уменьшает максимальную громкость, чтобы все композиции звучали на одном уровне.
Как отключить эту функцию:
1. Открываем Настройки → Воспроизведение
2. Выключаем тумблер рядом с пунктом Включить нормализацию звука
В Apple Music тоже есть такая опция (Настройки → Музыка → Коррекция громкости), но по умолчанию она отключена.
4. Восстанавливаем случайно удаленные плейлисты
Иногда бывают ситуации, когда пользователи случайно удаляют свои плейлисты. Что делать в таком случае? В других сервисах вариант один: создать новый плейлист и добавлять в него треки.
Но разработчики Spotify подумали даже о такой нестандартной ситуации и разрешили восстанавливать удаленные плейлисты.
Перейдите на сайт Spotify под своим аккаунтом и в меню выберите Восстановление плейлистов. Затем найдите нужный плейлист и нажмите кнопку Восстановить.
Функция работает только с собственными плейлистами.
5. Что слушают друзья
В Spotify можно в реальном времени следить за тем, какую музыку слушают друзья. Для этого к аккаунту Spotify надо привязать Facebook. Как это сделать:
1. В правой колонке (если её нет, увеличьте окно приложения) нажмите кнопку Найти друзей
2. В появившемся окне надо нажать на кнопку Привязать аккаунт Facebook
3. Выберите друзей, на которых хотите подписаться
После этого справа будет показываться список друзей и песня, которую они слушают в данный момент или последний проигрываемый трек.
Друзья тоже могут на вас подписаться и следить за вами. Если вы хотите скрыть от них информацию, воспользуйтесь настройками.
На Mac и PC
1. Нажмите на стрелку рядом с профилем
2. Перейдите в Настройки
3. Выключите тумблер рядом с пунктом Показывать, что я слушаю в Spotify
На iPhone
1. Перейдите в Настройки → Приватность
2. Выключите тумблер рядом с пунктом Моя активность
Теперь никто не сможет посмотреть, какие песни вы слушаете. На качество рекомендаций это не влияет.
6. Интеграция с Google Картами
Окно с плеером Spotify можно вывести прямо в Google Карты во время навигации. Делается это следующим образом:
1. Откройте Настройки → Сторонние приложения
2. Нажмите кнопку Подключить рядом с Google Картами. Нужно будет войти в аккаунт Google
3. Откройте Google Карты
4. Нажмите на иконку профиля и перейдите в Настройки → Навигация → Приложение для воспроизведения
5. Выберите Spotify
Теперь в Google Картах можно перелистывать треки Spotify, ставить их на паузу и включать плейлисты.
Жаль, что в Яндекс.Навигаторе и 2ГИС не работает.
7. Плейлист для вашего питомца
Да-да, в Spotify можно создать плейлист для домашнего животного на основе ваших интересов. Для этого надо перейти на специальный сайт Spotify под своим аккаунтом, выбрать питомца и ответить на несколько вопросов.
В случае с кошкой спросят насколько она энергичная и дружелюбная. На обложку плелийста можно добавить фото питомца и его имя в название.
8. Интеграция с Siri
Spotify один из немногих музыкальных сервисов, поддерживающих Siri. Вы можете попросить голосового помощника включить трек или найти артиста в Spotify. Главное, в конце предложения четко сказать В Spotify, иначе Siri откроет Apple Music.
Например, Включи песни Bon Jovi в Spotify или Включи альбом 7 Rings.
Использовать Siri можно только на iPhone. С Apple Watch, HomePod и Mac функция не работает.
9. Горячие клавиши на Mac и PC
Spotify поддерживает горячие клавиши на Mac и PC. С их помощью можно быстро создать плейлист, выбрать все треки, удалить их, перемешать и ещё много чего.
Список основных клавиатурных сочетаний выше. Полный список можно посмотреть на сайте Spotify.
10. Как подружить Spotify и Shazam
Если вы сейчас найдете трек в Shazam, вероятнее всего, он предложит послушать его в Apple Music. Не зря же Apple купила Shazam.
Но вместо Apple Music можно использовать Spotify. Вот как это сделать:
1. Откройте Shazam
2. На вкладке Библиотека нажмите на иконку настроек в левом верхнем углу
3. Нажмите кнопку Подключить рядом со Spotify (появится предупреждение, надо подтвердить действие)
4. Отроется Spotify и окно с соглашением, нажмите кнопку Принимаю
Вернитесь в Shazam. Если все сделали по инструкции, то вместо Apple Music будет использоваться Spotify. Тут же можно включить синхронизацию шазамов со Spotify.