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Para quem não conhece, o Spotify é um serviço de streaming de música, podcast e vídeo mais popular do mundo lançado a 11 anos no mercado. Com um sistema de mensalidade que permite ouvir músicas offline, a plataforma possui um diferencial em relação aos seus concorrentes com Tidal e Apple Music: seu algoritmo de recomendação. Com playlist dedicadas ao usuário, o aplicativo recomenda novas músicas baseadas em principalmente em dois pontos: histórico do usuário e músicas que outras pessoas, com gosto musical similar, escutam. A playlist descobertas da semana é um exemplo de sucesso no quesito algoritmos de recomendação.
Segundo o diretor de pesquisa do Spotify, Mounia Lalmas-Roelleke, a página inicial do serviço tem como objetivo fazer com que o usuário encontre músicas que ele já conhece e gosta de maneira rápida além de novidades. Cada ‘prateleira’ da página principal é selecionada de maneira personalizada e a ordem das recomendações dentro de uma prateleira também é selecionada com cuidado:
Além de levar em consideração as músicas e artistas já curtidos, o sistema utiliza algumas métricas para avalização de seu algoritmo como o tempo em que um usuário passa ouvindo uma música ou playlist recomendada. Em 2014, a Spotify ainda comprou uma startup, a The Echo Nest, que utiliza a informação de cerca 10 milhões de sites de música por dia para se atualizar. Como se não bastasse, o Spotify ainda analisa o próprio aúdio das músicas para categorizar e recomendar aquelas que acabaram de ser lançadas ou não são largamente conhecidas mas podem agradar aos ouvidos de certos clientes. Quando uma playlist acaba, o Spotify consegue sugerir novas músicas baseadas em artistas relacionados e playlists similares criadas por outros usuários.
Ou seja, toda ação dos usuários são rastreadas para análise de dados e personalização do serviço.
Para ler mais sobre o algoritmo do serviço acesse: Explore, Exploit, and Explain: Personalizing Explainable Recommendations with Bandits
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