Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента

Музыкальная рекомендательная система (МРС) помогает пользователям музыкальных стриминговых серви-
сов находить интересующий их музыкальный контент. Разреженность пользовательских оценок – одна
из главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объ-
ектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для состав-
ления рекомендаций.
В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе ис-
пользования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные
пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами
разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный
анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений.