Мне всегда было интересно, каким образом музыкальные стриминги формируют тот самый заветный поток рекомендаций, который мы готовы слушать без остановки? Решил копнуть эту тему, и в итоге родилась статья на VC.

В ней разберем:

1. Как устроены алгоритмы музыкальных сервисов и что именно они делают, чтобы подобрать идеальный трек?
2. Что такое content-based рекомендации, knowledge-based рекомендации и коллаборативная фильтрация? Чем отличаются эти подходы и как их комбинация рождает самые точные рекомендации?
3. Что рекомендовать "холодным" пользователям, которые только-только зарегались в сервисе? И многое другое.

В первой части статьи разбираю основную базу, а во второй на примере Яндекс Музыки демонстрирую, как это работает на практике. Я постарался изложить технические моменты максимально понятным языком, чтобы у вас сформировалась целостная картинка.

https://vc.ru/services/1117306-kak-rabotayut-algoritmy-muzykalnyh-strimingov-razbiraem-na-primere

Приятного прочтения! По доброй традиции поддержите статью лайком на VC.