Un guide complet des algorithmes de recommandation de Spotify

A partir des informations publiquement accessibles, le blog Music Tomorrow parvient à déméler un tant soit peu l'écheveau du système de recommandation de Spotify.

De l'analyse des métadonnées des chansons, du signal audio, des paroles, des données trouvées sur le Web et des playlists générées par les utilisateurs, à la génération de profils de goût des utilisateurs et de recommandations musicales, en s’appuyant sur le filtrage des contenus et une part de filtrage collaboratif, comment fonctionne la recommandation et la découverte musicale sur Spotify ? C’est l’écheveau que tente de déméler le blog Music Tomorrow à partir des informations publiquement accessibles.

L'objectif principal du système de recommandation de Spotify est la fidélisation, l’augmentation du temps passé sur la plateforme et la satisfaction générale des utilisateurs. Spotify utilise plusieurs modèles et algorithmes d'apprentissage automatique indépendants pour générer des représentations des éléments qui constituent son catalogue et des utilisateurs.

Les métadonnées des chansons, l'analyse de leur signal audio et les modèles NLP (Natural Language Processing) sont au coeur de …