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spotify|年轻人都在「反算法」,没想到它先站出来了( 二 )



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但即使 Spotify 已经成为了世界上最流行的流媒体播放软件,即使世界上最聪明的人在这里构建出了无比精巧的算法,过滤气泡的「诅咒」依旧存在。
于是,Spotify,又多做了一步。
但是,人是会变的呀!2021 年 4 月,Spotify 联合多伦多大学发布了一篇论文《下一步去哪儿?一种用户偏好的动态模型》(Where To Next?A Dynamic Model of User Preferences)。
他们在 4 年间(2016 年至 2020 年)分析了 10 万名用户的收听数据,来观察用户的消费分布变化。他们发现,随着时间的变化,用户的消费习惯也在发生变化。先前的算法擅长捕捉用户的静态喜好,但当面对长时间的跨度时,却无法捕捉用户动态的喜好变化。对于 Spotify 的长期用户来说,他们依旧可能困在过滤气泡中。
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这是 2016 年第一季度对比随后每个季度的总消费变化直方图。颜色越深,对比的时间跨度就越长。比如,最左边的浅色曲线是 2016 年第一季度和 2016 年第二季度的对比;最右边的深色曲线是 2016 年第一季度和 2020 年第二季度的对比。随着时间的增加,变化也越来越明显|图片来源:Spotify
Spotify 同时发现,当免费用户消费的音乐种类越多时,他们越有可能转化为付费用户。也就是说,用户听到的音乐类型越多,他们越喜欢 Spotify。
那么该如何知道,一个人未来的音乐口味呢?
Spotify 给出了一个新的算法——偏好转化模型(Prefenrence Transition Model,PTM)。
在这张偏好转化模型的草图中,我们可以大致窥见 PTM 的工作原理。
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图片来源:Spotify
我们现在有个用户 1 号,根据历史,可以知道他喜欢听灵魂乐(Soul)。我们想知道,他以后会不会喜欢新世纪音乐(New Age)和布鲁斯(Blues)。
转换矩阵 A 是 PTM 的核心,将上述的数据输入 A,就会得到一个预测的结果。可以看到,新世纪音乐的数值(0.4)和灵魂乐(0.4)非常接近,那用户 1 将来很有可能会喜欢上新世纪音乐。
当然,这只是一个最简单的模型演示,实际情况要比这复杂得多。Spotify 总共归纳了 4000 种音乐流派。而在 Spotify 的数据库中,还有有 3.56 亿个这样的「用户 1 号」。
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PTM 的核心算法:指数加权移动平均分布和泊松多项式两级分布|Spotify
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与之前的算法相比,PTM 在各项测试中都得到了最好成绩|Spotify
除了预测性能,PTM 的另一大特点就是可以直观地解释从一种音乐是如何转换到另一种音乐的。假定我们现在有两个音乐流派 a 和 b,PTM 就可以提供用户在听完 a 之后转换到 b 的概率。这就解释了两个问题:
1、a 到 b,哪条路径是最短的?
2、如果用户听了 a,那么他接下来最有可能播放哪个流派?
回答这两个问题,大大提高了 PTM 的效率和预测准确性。
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这是一张偏好转化的示意图,显示了初始流派(绿色)到目标流派(红色)的最短路径|Spotify
如何「驯服」算法看起来,Spotify 已经做得很好了。但再聪明的算法,都可能时不时抽一下风。毕竟,人确实很复杂,没有人可以像你自己一样了解自己。
Spotify 官方也给出了一些建议,希望帮助你更好地「驯服」他们的算法。

  • 给你喜欢的歌曲点个??。
  • 如果你不喜欢一首歌,在 30 秒之前跳过它。30s 是个关键节点,如果在这之前跳过一首歌,相当于算法在内部给它点了。
  • 听听新的歌手和他们的音乐。这样算法就可以更好地学习你的行为模式。
  • 提供你的年龄和位置信息——要是你不介意的话。Spotify 会根据用户的年龄和地理位置推荐不同的音乐类型。
  • 如果你不想 Spotify 注意到你的行为,可以使用「私密模式」。
  • 最后,保持耐心。算法在设计中会忽略新的收听行为中一些迅速的、突然出现的峰值,因为许多人会分享他们的 Spotify 登录信息。因此新的收听活动可能不会立刻导致你的播放列表变化。
本文作者:汤一涛
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