L’algorithme de recommandation de Spotify est un élément clé de son succès. Voici comment il fonctionne :
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Métadonnées et Analyse Audio:
- Spotify analyse les métadonnées des chansons (comme le genre, l’artiste, l’album) ainsi que leur signal audio. Cela permet de créer des représentations des titres dans le système de recommandation.
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Filtrage Collaboratif:
- Spotify étudie environ 700 millions de playlists générées par les utilisateurs.
- En analysant les co-occurrences de titres dans les playlists et les sessions d’écoute, les algorithmes de filtrage collaboratif accèdent à un niveau de détail plus profond et capturent des signaux utilisateur bien définis.
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Combinaison des Approches:
- Spotify combine l’approche collaborative avec celle basée sur l’analyse du contenu.
- Le profil du titre est enrichi en combinant les résultats de plusieurs algorithmes indépendants pour générer des vecteurs de plus haut niveau (humeur, genre, style, etc.).
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Profilage des Utilisateurs:
- Pour transformer ces données sur les titres et les artistes en recommandations pertinentes, Spotify les croise avec les données décrivant les utilisateurs.
- L’objectif est la fidélisation, l’augmentation du temps passé sur la plateforme et la satisfaction générale des utilisateurs.
En somme, l’algorithme de Spotify utilise une combinaison de modèles et d’approches pour personnaliser les recommandations musicales et anticiper les goûts de chaque utilisateur.