Tot mai mulți oameni folosesc serviciile strimingovymi, preferând acces la milioane de piese pentru o discografie de achiziție lunară comision, albume și piese individuale. Dar puțini au posibilitatea de a juca aproape orice melodie, utilizatorii nevoie de un asistent, care va auzi ceva nou și selectați piesele pe baza gusturilor utilizatorului. Literalmente fiecare serviciu de streaming de muzică oferă utilizatorilor o varietate de instrumente pentru a face acest lucru: pentru posturi de radio după gen, starea de spirit, liste de redare administrate, și cel mai important - recomandări personalizate.
Înainte de orice consilia persoana, este necesar să se clarifice gusturile și preferințele sale. Aflați mai multe despre ele Disko poate din mai multe surse. În primul rând, caută - ne pot spune despre interesele actuale. În al doilea rând, este datele de tehnologia Crypt: sexul, vârsta aproximativă și ocupația. Acestea vă permit să nu recomande persoana pe care el, evident, nu ia plăcut. De exemplu, fată în vârstă de 15 ani, care este interesat de aerobic de apă, nu recomanda muzică în genul de Chanson. În cele din urmă, aceste informații de la serviciul pentru care să facă recomandări. De exemplu, pentru a stoca informații despre ce bunuri a fost în căutarea de oameni, și în muzică și radio - care a ascultat melodiile. Desigur, toate datele sunt anonimizate.
Semnale despre preferințele utilizatorului poate fi pozitiv sau negativ. De exemplu, în Yandeks.Radio Yandeks.Muzyka și compoziții care nu erau pe placul, este posibil să sari peste marca sau grad de „displace“. Acesta este un semnal negativ - el spune că, în viitor, acest gen de muzica o persoană ar trebui să fie sfătuiți să nu. Mai mult, semnalele pot diferi în funcție de greutate. Și evaluarea „îmi place“, și faptul că a asculta o piesă de la început până la sfârșit este un semnal pozitiv, dar mai întâi va fi mai mult în greutate.
A doua abordare se bazează pe informații despre conexiunile dintre oameni. Crypt Din cauza de gen cunoscute, vârsta aproximativă și ocuparea prezumtivă a fiecărui utilizator. Sa constatat ca persoanele care au aceleași caracteristici, sunt adesea interesați de aceleași facilități. Chiar dacă o persoană utilizează serviciul pentru prima dată și nu au avut timp pentru a vedea ceva, auzi sau achiziție, puteți verifica ceasul, asculta, sau sunt cumpărate de către persoane cu caracteristici similare - și să-l ofere aceleași facilități.
Fiecare abordare are avantajele sale. Prima abordare ne permite să consilieze un om de obiecte rare, care foarte puțini oameni sunt interesați - de exemplu, un grup muzical puțin cunoscut. A doua abordare face posibil de a face recomandări pentru persoanele care au fost în serviciul pentru prima dată și nu au avut timp să facă orice acțiune. A treia abordare vă permite să găsiți modele de non-triviale: de exemplu, s-ar putea găsi că oamenii care sunt interesați de o piscină și de fitness gonflabile trackere, magazin de cafea mai des decât altele.
Aceste trei abordări sunt bazate toate modelele de recomandare, care sunt utilizate în unități. Astfel de modele, există mai multe sute, și au toate lucrările în moduri diferite: una face recomandări bazate pe gen muzical, al doilea - având în vedere bunuri de marcă, și așa mai departe. Fiecare model din intrare acceptă un set de parametri, și scoate lista de recomandări.
Toate recomandările din diferite modele de metoda mașinii de învățare mânere Matriksnet. Sarcina lui - pentru a crea o combinație de recomandări, care ar potrivesc perfect interesele utilizatorului în acest moment.
Rezolvarea acestei probleme, Matriksnet ia în considerare mai mulți factori. De exemplu, o varietate de factori - oameni care listele de redare pe partea de piese laterale de diferite genuri și artiști ar trebui să consilieze o varietate de muzică decât cei care sunt obișnuiți să includă albumul și-l asculta de la început până la sfârșit. Sau un factor de popularitate - unii preferă să asculte muzică, care este adesea răsuciți la radio, și cineva care îi place piese rare, care sunt cunoscute doar unui cerc restrâns de iubitori de muzică.
Rezultatul Matriksneta - o listă finală a recomandărilor. utilizator său vede serviciul - de exemplu, pe pagina de start sau Yandex.Music sub „Articole recomandate“ pe Yandex.market.