这些指标共同取代了行业中传统决策者的角色，决定了哪些歌曲上榜、哪些艺术家成功以及特定人群听的音乐类型。 的模型时，你就会更清楚地知道它们是如何产生如此准确的结果的。
完美的播放列表 – 通过大数据分析精心策划
就像电视流媒体行业的 一样， 的算法被认为是音乐流媒体行业的黄金标准，其“每周发现”播放列表提供了探索这些算法实际应用的完美模板。
发现每周播放列表对每个用户都是独一无二的，每 阿富汗电话号码数据 周提供个性化、精选的新歌曲，基于 三个关键的机器学习模型：协同过滤、自然语言处理和基于原始音频的模型。
协同过滤将用户行为与其他用户的行为进行比较，类似于亚马逊和 等平台使用的传统预测算法。但在 的案例中，由于没有星级评定系统，音乐流媒体平台会分析间接反馈，包括用户播放特定歌曲的次数以及他们点击艺术家页面的频率。
结合 自然语言处理 的算法达到了更高的准确度。 的人工智能分析了数千种不同来源的文本（如文章、推文和在线论坛），捕捉了平台上有关音乐艺术家的观点和新闻。利用这些信息，平台的算法可以用特定的元数据标记歌曲，对歌曲吸引的人群和适合的播放列表进行分类。