Как заставить Spotify рекомендовать интересную музыку

Zuli, основательница сайта Pink-Floyd.ru, написала на мой взгляд очень интересную статью о том, как "натаскать" стриминговый сервис Spotify на то, чтобы он рекомендовал вам по 101-му кругу The Beatles-Deep Purple-Pink Floyd-Led Zeppelin, а открывал новых артистов и новую музыку.

------

"Я уже много лет пользуюсь Spotify и хотела бы рассказать о том, как Спотифай помогает мне находить новую музыку и как за этот год я послушала 1108 новых артистов и 614 разных стилей.

Вообще-то я на Спотифае уже с 2013 года, но до определенного времени слушала только набор привычных групп, и все время крутилась вокруг нескольких имен. Автоматически рекомендации не очень-то и работали, потому что просто уходили вглубь тех же самых стилей, но просто уводя в сторону каких-то малоизвестных норвежских групп 70х, издалека похожих на Pink Floyd. У меня был десяток артистов, которых я слушала по кругу, и это порядком поднадоело. Тогда я написала тот самый пост в Фейсбуке, который подтолкнул к поиску новых имен.

Я проделала тогда несколько вещей:

* нашла сайт Rate Your Music, прослушала методично несколько десятков разных музыкантов в разных стилях, довольно-таки быстро обнаружила, что мне нравится Tame Impala
* отталкиваясь от Tame Impala, послушала подборку Neo-Psychedelic Rock (можно еще слушать радио артиста, чтобы находить что-то в том же стиле)
* попросила знакомых назвать несколько имен в интересующих меня стилях, послушала их альбомы и отметила лайками, что мне понравилось

В общем, кормила Spotify новыми именами и давала ему почву для применения их алгоритмов.
В итоге после некоторой тренировки, алгоритм рекомендаций научился выходить из этого замкнутого цикла и начинать предлагать мне много совершенно разной музыки.

Как же это происходит?
В Spotify применяется несколько методов одновременно.

1. Коллаборативная фильтрация, которая анализирует вашу модель поведения и других.
То есть, тут имеет значение, какие песни у вас отмечены как любимые, сохранены в плейлисте, посетили ли вы страницу артиста, как часто вы слушаете этого артиста, а кроме того, что слушают другие люди с похожими предпочтениями.
2. Обработка естественного языка для анализа текста.
Модель ищет рецензии, которые пишут музыкальные критики, посты в блогах, отзывы, анализируя слова, какими они описывают новинки, и, в зависимости от того, что они напишут, модель начнет вам предлагать что-то подходящее (какими словами описано, что еще упоминается).
3. Аудиомодели, которые анализируют аудиофайлы.

Вот это вообще очень круто. Таким образом в плейлист может попасть совершенно непопулярный трек, но который понравится именно вам, поскольку он звучит очень похоже на то, что у вас пролайкано или что вы слушаете. Может оказаться, что это группа с сотней слушателей и вы окажетесь благодарным сто первым"

По итогу получается несколько вещей.

Discover Weekly

Это персональный сборник из 30 новых для слушателя песен, которые, как считает сервис, скорее всего, понравятся пользователю. Обновляется еженедельно по понедельникам. Для меня сейчас это главный источник открытия новой музыки. Если не лениться и слушать внимательно, то можно лайкать понравившиеся песни, что открывает путь в новые направления. В особо интересных случаях можно зайти на страницу альбома, послушать весь альбом, а иногда - и остальные работы музыкантов, тогда это прочно закрепится в ваших плейлистах.

Release Radar

Опять же, персональный сборник на 30 песен, обновляется каждую пятницу. Тут появляются релизы новых песен тех артистов, которых вы обычно слушаете. Иногда могут вылезти совершенно забытые имена, но если они что-то вдруг выпустили, а вы когда-то давно их слушали, то они там точно появятся. Мне не нравятся только те моменты, когда Спотифай предлагает мне послушать очередную главу Gregs Tagebuch или новую песню Тейлор Свифт (потому что когда-то дети слушали их с моего аккаунта).

Дальше идут Daily Mixes.

Обычно у меня их шесть. Сгруппированы они по музыкальным стилям, причем чем шире разброс музыки, которую вы слушали недавно, тем группировка получается более высокоуровневая. Так, например, если у вас в плейлисте Pink Floyd и Уилсон, но есть при этом классика, электронная музыка и украинский рок, то в этом случае Pink Floyd и Уилсон окажутся в одном миксе, а если это Пинк Флойд, Уилсон, Porcupine Tree и Сид Барретт, то они распределятся по разным плейлистам. Это очень удобно и позволяет подбирать музыку на любой вкус и в соответствии с обстоятельствами. Работать, например, я люблю под электронную музыку и могу смело включать соответствующий плейлист.

Бонус

Несколько имен, которые открылись мне благодаря Спотифаю за последнее время (кроме Tame Impala, о которых я уже писала).

Nicolas Jaar

Чилийско-американский электронный музыкант, очень крутой чувак, его альбом Sirens 2016 года был признан лучшим электронным альбомом года по версии Rolling Stone. Написан под влиянием чилийской истории и политики. В общем, электронная музыка для снобов.

Dope Lemon

Проект Агнуса Стоуна, австралийского фолк-музыканта. Альбом Honey Bones очень сложно отнести к фолк-музыке. Это что-то завораживающее и просто красивое.

Christian Löffler

Поддерживая местного производителя - немецкий электронный/техно музыкант, пишущий эмоциональную и меланхоличную музыку. В 2020м у него вышел новый альбом Lys, что по-датски означает "свет", музыкант вдохновился природой севера Германии.

https://www.facebook.com/100000705725999/posts/3969428029757349/

Собираюсь тоже "потренировать" спотифаевский AI, по результатам - расскажу.

Это как в прог-роке. Я больше десяти лет пытался расширить круг, но по итогу есть только Yes и Genesis с большим отрывом, и все остальное. Равноценного им в проге по ходу не существует в принципе, поэтому и не находится.

Пользуюсь спотифаем 10 лет, и не особенно рассчитываю на его советы, у меня работает наоборот - сначала узнаю новые имена из журналов типа UNCUT и MOJO, или на форумах, а потом уже иду в спотифай слушать их музыку подробно, ну а если зацепило - то и приобретаю диски.

Подборки, вроде порекомендованных выше, слушать пробовал, но что-то не заходит особо. Обычно включаю известный мне альбом, а когда он кончается - спотифай начинает проигрывать похожие треки. На 90% это как правило тоже то, что уже есть в коллекции на СД, поэтому просто слушаешь, пока не соберешься "поменять пластинку" - спотифай у меня обычно играет на ходу, в машине или в гараже, так что по окончании альбома не всегда есть возможность тут же включить что-то другое. Если среди оставшихся 10% неизвестного попадается что-то новенькое и интересное - то конечно идешь на артиста, и там уже подробнее слушаешь.

Не могу вспомнить, чтобы спотифай порекомендовал мне какого-нибудь артиста за эти 10 лет, который понравился бы настолько, чтобы я стал покупать его диски, но вот поподробнее послушать известных мне только по имени исполнителей, или ознакомиться с новыми/отсутствующими в коллекции релизами - помог, да.

2powerovich:

>Не могу вспомнить, чтобы спотифай порекомендовал
>мне какого-нибудь артиста за эти 10 лет

В этом отношении могу похвалить Яндекс.музыку.
Несколько хороших артистов через нее я нашел.
Но там и количество прослушанной музыки у меня намного больше, чем в Спотифае.

Мне кажется, рекомендации девушки из Пинкфлойд.ру с одной стороны правильные, с другой, немного устарели. Она слушает Спотифай с 2013 года. Тогда стриминг только начинался. И каждый год алгоритмы подбора совершенствуются. Думаю, сейчас нет смысла специально "кормить" Спотифай новыми именами. Ну, разве что два-три отметить для начала)). И дальше, слушая его тематические подборки, "радио" - он сам выведет на неизвестных исполнителей, играющих в "твоём стиле".
По моему опыту, у Спотифая подборки интереснее, чем у Яндекс.музыка. При том, что я пользуюсь им только пол года. А Яндексом давно.