Hero467
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Ciao a tutti,
scommetto la mia mano destra che chiunque in questo forum usi/abbia usato qualche servizio di streaming musicale. La maggior parte probabilmente Spotify, ed è quello che userò per il mio esempio.
A molti sarà capitato di lasciar andare le varie canzoni, lasciando a Spotify la libertà di scegliere le canzoni da mettere, spesso proponendovene di nuove. E qualche volta vi sarà capitato di pensare “ma come gli è venuto in mente di propormi sta roba” ascoltando una canzone non di proprio gusto.
A me questo pensiero (anche se in modo meno family friendly) capita spessissimo, perché ascolto principalmente un genere musicale molto di nicchia, e molte canzoni di questo genere comunque non mi soddisfano. Sono una persona esigente, insomma.
Ho fatto qualche ricerca, giusto per capire perché Spotify, pur centrando il genere che ascolto, non riesca a consigliarmi canzoni di mio gusto con la frequenza che vorrei (quella attuale è di una canzone buona ogni 20) e, semplificando molto, Spotify non si basa esclusivamente sui dati ottenuti sul singolo utente per consigliarli i pezzi, perché ovviamente sarebbe un quantitativo di dati esigua. Quello che fa Spotify è, oltre ad analizzare i singoli, studiare le masse con gusti simili, i pezzi più piaciuti di un determinato genere, i pezzi mainstream in quel momento ed una miriade di altri dati. Come ci si aspetterebbe da un colosso del genere il suo algoritmo è estremamente complesso, ciò per gestire l’enorme mole di dati che riceve e per trarre il meglio da essi.
Questo funziona con la maggior parte delle persone, che ascoltano tutti più o meno gli stessi generi e gli stessi pezzi (non lo dico per generalizzare, ma tutti i miei conoscenti ascoltano tutti le stesse cose), quindi un algoritmo del genere in quel caso funziona bene. Ma se doveste applicarlo ad un’utenza che ascolta uno o più generi di nicchia, quasi sicuramente rendendo impossibile trovarne vari che hanno gli stessi esatti gusti, otterrete un algoritmo che funziona male, come nel mio caso.
Ho quindi pensato di incrociare le mie (ahimè scarse) conoscenze di teoria musicale con un po’ di buon senso e le mie conoscenze di programmazione per provare a sviluppare un algoritmo più efficace dal punto di vista di questa categoria di utenti. L'algoritmo si andrebbe più a concentrare più sulla canzone in sé che su altri tipi di dati, utilizzando esclusivamente i dati del singolo.
So che questo avrebbe il problema del minuscolo quantitativo di dati, ma ritengo che, se pensato bene, sarebbe più efficace.
Mi sono limitato a fare una panoramica, quindi se qualcuno è disposto a darmi una mano fornirò senza esitazione più dettagli
scommetto la mia mano destra che chiunque in questo forum usi/abbia usato qualche servizio di streaming musicale. La maggior parte probabilmente Spotify, ed è quello che userò per il mio esempio.
A molti sarà capitato di lasciar andare le varie canzoni, lasciando a Spotify la libertà di scegliere le canzoni da mettere, spesso proponendovene di nuove. E qualche volta vi sarà capitato di pensare “ma come gli è venuto in mente di propormi sta roba” ascoltando una canzone non di proprio gusto.
A me questo pensiero (anche se in modo meno family friendly) capita spessissimo, perché ascolto principalmente un genere musicale molto di nicchia, e molte canzoni di questo genere comunque non mi soddisfano. Sono una persona esigente, insomma.
Ho fatto qualche ricerca, giusto per capire perché Spotify, pur centrando il genere che ascolto, non riesca a consigliarmi canzoni di mio gusto con la frequenza che vorrei (quella attuale è di una canzone buona ogni 20) e, semplificando molto, Spotify non si basa esclusivamente sui dati ottenuti sul singolo utente per consigliarli i pezzi, perché ovviamente sarebbe un quantitativo di dati esigua. Quello che fa Spotify è, oltre ad analizzare i singoli, studiare le masse con gusti simili, i pezzi più piaciuti di un determinato genere, i pezzi mainstream in quel momento ed una miriade di altri dati. Come ci si aspetterebbe da un colosso del genere il suo algoritmo è estremamente complesso, ciò per gestire l’enorme mole di dati che riceve e per trarre il meglio da essi.
Questo funziona con la maggior parte delle persone, che ascoltano tutti più o meno gli stessi generi e gli stessi pezzi (non lo dico per generalizzare, ma tutti i miei conoscenti ascoltano tutti le stesse cose), quindi un algoritmo del genere in quel caso funziona bene. Ma se doveste applicarlo ad un’utenza che ascolta uno o più generi di nicchia, quasi sicuramente rendendo impossibile trovarne vari che hanno gli stessi esatti gusti, otterrete un algoritmo che funziona male, come nel mio caso.
Ho quindi pensato di incrociare le mie (ahimè scarse) conoscenze di teoria musicale con un po’ di buon senso e le mie conoscenze di programmazione per provare a sviluppare un algoritmo più efficace dal punto di vista di questa categoria di utenti. L'algoritmo si andrebbe più a concentrare più sulla canzone in sé che su altri tipi di dati, utilizzando esclusivamente i dati del singolo.
So che questo avrebbe il problema del minuscolo quantitativo di dati, ma ritengo che, se pensato bene, sarebbe più efficace.
Mi sono limitato a fare una panoramica, quindi se qualcuno è disposto a darmi una mano fornirò senza esitazione più dettagli
