ТЕХНИКА  LastFM

Времена советов, или Pandora, LastFM и машинные алгоритмы рекомендации музыки.

В стриминговых сервисах Rdio, Spotify и Vevo используется один и тот же алгоритм машинной рекомендации, разработанный компанией Echo Nest (пару лет назад ее купила Spotify). В основе алгоритма лежит функция "machine listening", которая предлагает музыку не просто на основе потребительского анализа ("тот, кто купил А, также интересовался Б"), а основываясь на машинном музыковедческом анализе уже прослушанной пользователем музыки (тональность, последовательность аккордов, характер мелодии).

Помимо работы электронного музыковеда алгоритм умеет находить и аккумулировать из Сети данные о песнях, альбомах и исполнителях. В ход идет любая информация - записи из соцсетей, профессиональные обзоры, упоминания в Википедии. На основе этого винегрета сотрудники присваивают объекту (треку, песне, исполнителю) определенные метаданные, которых на серверах компании на сегодняшний день хранится более триллиона!

У радиостанции Pandora – де-факто первом появившемся рекомендательном интернет-радио - собственный алгоритм выдачи, основанный на системе Music Genome Project. Базовая основа предложений строится на 450 выведенных аттрибутах, при помощи которых специально нанятые профессиональные музыканты оценивают всю новую поступающую музыку. Это отправная точка, не позволяющая смешать в одном плейлисте Slipknot и струнные квартеты Гайдна. Но настоящую персонализацию осуществляют сами пользователи, делящиеся с сервисом своей историей прослушиваний и имеющие возможность проголосовать за трек (в базе сервиса хранятся уже 22 миллиарда таких голосов). Кроме того, сервис собирает всю информацию о поведении пользователей – какой трек человек пропустил, как листает плейлист – вверх или вниз, с какого устройства и в какое время слушает музыку. Эти данные позволяют пользователю незаметно настраивать радиостанцию "под себя".

В 2002-м четыре программиста из Австрии и Германии создают Last.fm – интернет-радиостанцию с обратной связью. Слушая трек, пользователь мог оценить его "лайком" или "баном", в зависимости от чего корректировался дальнейший выбор треков. По сути, примерно на таком принципе уже работала система Pandora.

Годом позже британец Ричард Джонс, студент факультета прикладной математики университета Саутгемптона, создает проект Audioscrobbler. Система музыкальных рекомендаций строится на сборе данных о том, какую музыку слушает пользователь, и сопоставлении этих данных с другими пользователями (на этом механизме и поныне основаны почти все рекомендательные системы). Для того, чтобы поставлять свои данные в общую базу, участникам эксперимента предлагалось установить "скробблер" – плагин к плееру, отправляющий на сайт статистику о проигранных треках. Данные выходили не стопроцентно релевантными (музыка, проигранная с CD или винила, разумеется, никак не "скробблилась"), но для вполне осмысленных рекомендаций хватало и этого.

Главным недостатком такого принципа было то, что в выборке рекомендаций в первую очередь показывались популярные артисты, которые были всем известны и так. Например, почти на любых данных система советовал послушать группу Radiohead. Случались и довольно комичные сбои (позже это стало причиной появления популярного тэга "why.last.fm.recommends.this.shit.to.me", который злобно вычищали модераторы), но в целом, система работала, и почти каждый пользователь, заинтересованный в поиске новой музыки, запросто мог назвать с десяток артистов, которых обнаружил именно через audioscrobbler.

К 2005-му команды двух сайтов, уже давно контактировавшие и обменивавшиеся данными, окончательно объединяются (уже под общим названием Last.fm). Результатом становится большой сайт, включающий в себя музыкальную энциклопедию (на каждого артиста создавалась собственная справочная страница) с довольно осмысленной системой ссылок "слушать также", интернет-радиостанцию (работающую уже на данных аудиоскробблера) и многое другое. Каждый год Last.fm выдавал статистику о самых популярных артистах и треках за год, и внимания к ней было не меньше, чем к официальным чартам или топам музыкальных изданий. Статистика в Last.fm была и неким объективным мерилом популярности артиста – именно туда смотрели промоутеры, принимая решение о том, везти или нет артиста в свой город.

Ключевой функцией Last.fm середины 2000-х стали ивенты (Facebook и Вконтакте тогда только-только создавались, а в популярном livejournal ничего похожего не было). В результате, на тот момент Last.fm стал главной (а для независимых групп так и вовсе единственной) площадкой для рекламы концертов. Здесь действовала система приглашений, те же самые автоматические рекомендации на основе вкусов, а также хорошо работал поиск по артисту, городу и клубу. Первым сайтом, куда отправлялись меломаны в поисках тематического развлечения в отпуске, был именно Last.fm.

После смены собственника и целой серии ребрендингов, Last.fm продолжает работать и сейчас (правда, уже без радиостанции), но в общем потоке конкурентов несколько затерялся. Рекомендации по такому же принципу у себя сделали все стриминговые системы вроде Apple Music и Deezer, общение перешло в более популярные "универсальные" соцсети, а о концертах куда лучше уведомляют Songkick, Resident Advisor и тот же Facebook.

15.12.2016, РЕДАКЦИЯ (ЗВУКИ РУ)