دانش و فناوریلبه فناوریهوش مصنوعی
موضوعات داغ

جادوی اسپاتیفای!

چگونه فیلتر کردن مشارکتی سلیقه شما را تشخیص می‌دهد

اسپاتیفای چطور آهنگ پیشنهاد می‌دهد؟ جادوی پشت فیلتر کردن مشارکتی

اسپاتیفای یک سرویس پخش موسیقی است که میلیون‌ها نفر روزانه از آن استفاده می‌کنند. آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چطور اسپاتیفای دقیقاً آهنگ‌هایی را پیشنهاد می‌دهد که دوست دارید؟ این جادو یا اتفاق تصادفی نیست! پشت این جادو تکنولوژی‌های پیشرفته و الگوریتم‌های هوشمندی وجود دارند که برای پیشنهاد موسیقی متناسب با سلیقه شما بطور خستگی ناپذیری درحال تحلیل و محاسبه هستند. یکی از مهم‌ترین ابزارهایی که اسپاتیفای از آن استفاده می‌کند، فیلتر کردن مشارکتی (Collaborative Filtering) است.

فیلتر کردن مشارکتی چیست؟

فرض کنید وارد یک باشگاه کتاب‌خوانی شده‌اید که در آن افراد درباره کتاب‌های مورد علاقه‌شان صحبت می‌کنند. اگر کسی را پیدا کنید که کتاب‌های مشابه شما را دوست داشته باشد، احتمالاً پیشنهادات او برای شما جالب خواهد بود. چرا؟ چون سلیقه‌های شما مشابه است! فیلتر کردن مشارکتی دقیقاً به همین روش عمل می‌کند.

در دنیای اسپاتیفای، به جای کتاب‌ها، ما درباره آهنگ‌ها صحبت می‌کنیم. و به جای یک باشگاه کتاب، میلیون‌ها کاربر اسپاتیفای هستند که سلیقه‌هایی مشابه شما دارند. فیلتر کردن مشارکتی از داده‌های مربوط به آنچه که همه گوش می‌دهند استفاده می‌کند و تشخیص می‌دهد کدام کاربران سلیقه‌ای مشابه شما دارند. بر اساس این اطلاعات، آهنگ‌هایی را پیشنهاد می‌دهد که افرادی شبیه به شما از آنها لذت برده‌اند، حتی اگر شما قبلاً آن‌ها را نشنیده باشید.

Shrek Snow White Spider-man Super-man
Alice Like Like Dislike
Bob Like Dislike Like
Chris Dislike Like
Tony Like Dislike ?

این جدول یک نمونه برای روابط بین کاربر ها با فیلم ها میباشد.

دو رویکرد اصلی برای فیلتر کردن مشارکتی وجود دارد:

1. فیلتر کردن مبتنی بر کاربر (User-Based Filtering): در این روش، کاربران مشابه شما پیدا می‌شوند و آهنگ‌هایی که آن‌ها دوست دارند، به شما پیشنهاد می‌شود. مثلاً اگر شما و یک کاربر دیگر بیشتر به موسیقی ایندی راک گوش می‌دهید و آن کاربر به تازگی یک هنرمند جدید ایندی راک پیدا کرده، ممکن است آن هنرمند به شما نیز پیشنهاد شود.

2. فیلتر کردن مبتنی بر آیتم (Item-Based Filtering): به جای تمرکز بر روی افراد، این روش به خود آهنگ‌ها نگاه می‌کند. اگر دو آهنگ معمولاً توسط کاربران مشابهی دوست داشته شوند یا پخش شوند، اسپاتیفای فرض می‌کند که این آهنگ‌ها به نوعی با هم مرتبط هستند. پس اگر یکی از این آهنگ‌ها را دوست داشته باشید، الگوریتم ممکن است دیگری را به شما پیشنهاد دهد.

چرا این روش به خوبی کار می‌کند؟

قدرت فیلتر کردن مشارکتی در الگوهاست. حتی اگر شما به طور مستقیم به اسپاتیفای نگویید که چه ژانرها، هنرمندان یا حالت‌های موسیقی را دوست دارید، الگوریتم می‌تواند فقط با مشاهده آنچه کاربران مشابه شما گوش می‌دهند، سلیقه شما را تشخیص دهد. این سیستم شبیه به یک سیستم پیشنهاددهی است که از خرد جمعی میلیون‌ها کاربر با سلیقه‌های مشابه استفاده می‌کند.

اسپاتیفای چطور داده‌ها را جمع‌آوری و استفاده می‌کند؟

اسپاتیفای به روش‌های مختلفی داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند تا بفهمد شما چه چیزی را دوست دارید:

تاریخچه گوش دادن: هر بار که یک آهنگ را پخش می‌کنید، به پلی‌لیست اضافه می‌کنید یا از آن می‌گذرید، اسپاتیفای بیشتر در مورد سلیقه شما می‌آموزد.

تعاملات: اقداماتی مانند لایک کردن آهنگ‌ها،رد کردن اهنگ ها، دنبال کردن هنرمندان و اشتراک‌گذاری موسیقی اطلاعات بیشتری در مورد علایق شما فراهم می‌کند. همانطور که در جدول اول مشاهده میکنید روابط بین کاربر ها و آیتم ها با لایک و دیسلایک تعیین شده اند اما برای اسپاتیفای فقط به اینجا ختم نمیشود و برای هرکدام از تعامل ها ما یک عدد مشخصی را به آن تعامل اختصاص میدهیم که حتی اسپاتیفای برای پیدا کردن اینکه هر کدام از تعاملات باید چه نمره ای داشته باشند از الگوریتم های یادگیری ماشین عمیق استفاده میکند.

داده‌های زمینه‌ای: زمانی از روز که به موسیقی گوش می‌دهید، دستگاهی که استفاده می‌کنید و حتی پلی‌لیست‌هایی که با آن‌ها درگیر هستید، همگی بخشی از این پازل هستند.

تمام این اطلاعات به الگوریتم‌هایی که به اسپاتیفای کمک می‌کنند تا تصمیم بگیرد چه آهنگ‌هایی را پیشنهاد دهد، داده می‌شوند.

اسپاتیفای فقط از فیلتر کردن مشارکتی به تنهایی استفاده نمی‌کند. آن را با روش‌های دیگری نیز ترکیب می‌کند، مانند:

فیلتر کردن مبتنی بر محتوا: این روش ویژگی‌های خود آهنگ‌ها را تحلیل می‌کند—مانند تمپو، ژانر و سازبندی. اگر شما آهنگی با گیتارهای سنگین و ضرب‌آهنگ سریع دوست دارید، اسپاتیفای ممکن است آهنگ‌های مشابه را پیشنهاد دهد.

پردازش زبان طبیعی (NLP): اسپاتیفای حتی وبسایت های مربوط به اهنگ و دنیای موسیقی را جستجو می‌کند تا ببیند مردم در مقالات، وبلاگ‌ها و نظرات درباره آهنگ‌ها و هنرمندان چه می‌گویند. این به به‌روز نگه داشتن پیشنهادات با آخرین روندها کمک می‌کند.

تحلیل صوتی: الگوریتم‌های اسپاتیفای می‌توانند آهنگ‌ها را به اجزای مختلفی مثل زیر و بمی، ریتم و تُن تقسیم کنند تا پیشنهادات شخصی‌تری ارائه دهند.
این الگوریتم های از ترکیب قواعد و مسائل ریاضی و حتی ترمودینامیکی مختلفی بدست میایند تا توانایی شکستن اهنگ به ماتریس هایی از اعداد که منعکس کننده فرکانس ها و شدت انها و الگو های ان هست را بدست بیاورد

با ترکیب این تکنیک‌ها، سیستم پیشنهاددهی اسپاتیفای قدرتمندتر می‌شود و مطمئن می‌شود که چه در حال و هوای آهنگ‌های آشنا باشید یا به دنبال کشف چیزهای جدید، آهنگ مناسبی برای شما دارد.

تجربه شنیداری بهتر

فیلتر کردن مشارکتی کامل نیست—همیشه این امکان وجود دارد که در یک “اتاق پژواک” قرار بگیرید، جایی که فقط چیزهایی که قبلاً دوست دارید به شما پیشنهاد داده می‌شوند و کشف موسیقی جدید محدود می‌شود. اما اسپاتیفای این مشکل را با ویژگی‌هایی مثل Discover Weekly و Release Radar که به شما موسیقی جدیدی را معرفی می‌کنند در حالی که همچنان با سلیقه شما سازگار است، متعادل می‌کند.

در نهایت، در حالی که ممکن است به نظر برسد این پیشنهادات نوعی جادو هستند، واقعیت این است که اسپاتیفای از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای استفاده می‌کند که به طور خستگی‌ناپذیری الگوهای عادات شنیداری شما و میلیون‌ها کاربر دیگر را تحلیل می‌کنند. فیلتر کردن مشارکتی نقش کلیدی در این فرآیند دارد و تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده ایجاد می‌کند که انگار دوستی با سلیقه بی‌نقص در حال ساخت پلی‌لیست شماست.

دفعه بعد که یک آهنگ جدید مورد علاقه‌تان را در اسپاتیفای کشف کردید، می‌دانید که تکنولوژی هوشمند پشت آن پیشنهاد قرار دارد!

 

نمایش بیشتر

پارسا امینی

پارسا امینی نویسنده و متخصص در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نوآوری‌های فناورانه است. او با داشتن خلاقیت و علاقه در تحلیل و توسعه سیستم‌های هوشمند، تمرکز خود را بر ارائه بینش‌های کاربردی و پیشرو در این زمینه‌ها قرار داده است. پارسا در وبسایت استارتاپ‌پلاس، به بررسی روندهای نوظهور، چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر صنایع مختلف می‌پردازد و همواره مخاطبان را با دیدگاه‌های نوآورانه خود همراه می‌سازد.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا