Как построить рекомендации треков по истории прослушиваний
Есть только история взаимодействий пользователей с треками. Как построить первую рекомендательную систему?
Ответить самому
Сначала сформулируйте ответ как на собеседовании, затем откройте разбор и оцените себя.
Короткий ответ
Начать с implicit collaborative filtering: user-item матрица по прослушиваниям, likes/skips, ALS/BPR/item2item. Добавить popular/recency fallback, фильтры уже прослушанного и позже реранжирование с контекстом сессии.
Полный разбор
Если есть только история прослушиваний, первый baseline - implicit feedback. События нужно взвесить: полное прослушивание сильнее короткого skip, like сильнее обычного play, повторные прослушивания можно логарифмировать. Дальше подойдут ALS, BPR, item-to-item co-occurrence или простой nearest-neighbor по item embeddings.
Для выдачи нужна генерация кандидатов: похожие треки, популярное в сегменте, свежее, editorial/business rules. После этого можно делать реранжирование: не повторять только что прослушанное, добавить diversity по артистам/жанрам, учитывать устройство, время дня, контекст сессии и skip history.
Cold start решается fallback-ами и content features: жанр, артист, аудио embeddings, текст/метаданные. Даже если первая версия коллаборативная, архитектура должна позволять позже добавить content-based кандидатов.
Теория
Музыкальный RecSys начинается с implicit feedback, но быстро упирается в freshness, diversity и cold start.
Типичные ошибки
- Считать все прослушивания одинаково полезными.
- Не фильтровать повторы и уже прослушанные треки.
- Не иметь fallback для новых пользователей и новых треков.