alexey - Dolgin.indb

никаких дополнительных усилий: достаточно указать вводные данные

(артиста, настроение, год…) – и система подготовит соответствующую

подборку. Микс песен можно собрать буквально одним кликом. Для это-

го нужно выбрать подходящую мелодию и нажать кнопку Mix – програм-

ма сформирует под образец весь ряд. Пользователь может слушать му-

зыку на компьютере, пересылать на MP3-плеер или записывать на CD.

Relatable (www.relatable.com)

Relatable – один из ведущих провайдеров технологий по расширен-

ной идентификации аудио- и видеоконтента. Запатентованная система

Relatable Engine основывается на коллаборативной фильтрации и со-

поставлении параметров контента. Анализируются одновременно две

вещи – индивидуальные потребительские предпочтения пользователей

и характеристики того музыкального контента, который они слушают

(жанр песни, ритм, темп, акустические характеристики и т.д.). Накап-

ливая информацию о музыкальных интересах абонентов, Relatable мо-

жет знакомить пользователей со схожими вкусами, а также создавать

«виртуальную людскую молву», помогающую клиентам обнаруживать

новых исполнителей и новую музыку. Эта технология интегрируется

с любым устройством, передающим цифровую музыку и подключаю-

щимся к интернету (портативные плееры, карманные персональные

компьютеры, мобильные телефоны).

11.3. Гибридные рекомендательные системы

Siren Systems’ Soundflavor (www.sirensystems.com, www.soundfl avor.com) Система расширенного поиска музыки, навигации и персонифициро-

ванных рекомендаций; разрабатывалась в течение пяти лет. Она сочетает

в себе объективные метаданные, искусственный интеллект и пользова-

тельские рейтинги. Фильтрация контента происходит по сотне парамет-

ров, от простых – темп, год, жанр произведения, до сложных – роль

отдельного инструмента в мелодии и качество текста. В Soundfl avor раз-

работан ряд фильтров, часть из которых настроена на определенные па-

раметры музыки (например, песни с женским вокалом и акустической ги-

тарой), а еще часть соответствуют различному настроению или контексту

восприятия. Soundfl avor улавливает, какой песенный жанр предпочита-

ет человек и каких исполнителей. Существует веб-сайт Soundfl avor (www.

soundfl avor.com), с помощью которого посетители музыкальных магази-

545

ПРИЛОЖЕНИЯ

нов, абоненты служб подписки и различные интернет-коммьюнити могут

находить подходящие произведения и людей со схожими воззрениями.

MusicMobs (www.musicmobs.com)

Система MusicMobs создана для отслеживания привычек слушате-

лей, оказания помощи в поиске новой музыки и налаживания контак-

тов с единомышленниками. Утилита Mobster от MusicMobs мониторит

музыку, звучащую на плеерах iTunes, Winamp, и, исходя из играющего в

данный момент трека, выдает предложения по песням или исполните-

лям. При этом формируются сразу два списка для прослушивания: в од-

ном уже имеющиеся у пользователя мелодии, в другом – те, которых в

его коллекции еще нет. Прогноз составляется на основании потреби-

тельских рекомендаций с Musicmobs.com.

Слева представлен список артистов, которые уже есть в музыкальной библиотеке абонента, справа – исполнители, которых в его коллекции еще нет.

MediaUnbound’s AudioInsight (www.mediaunbound.com) Сервис образовался в результате партнерских договоренностей ряда

сервисов92. Рекомендательная система AudioInsight составляет персо-

92 Компания MediaUnbound была создана в январе 2000 г. студентами Гарвардского

университета, которые начали транслировать через интернет университетское

радио WHRB. AudioInsight компании MediaUnbound – это система распознава-

ния внутренних атрибутов музыки и моделирования покупательского поведе-

ния. Данная платформа может интегрироваться с любыми музыкальными онлай-

новыми сервисами, контент-провайдерами и интернет-провайдерами. В январе

2002 г. MediaUnbound заключила партнерское соглашение с одним из таких сер-

546

ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ

нальную музыкальную программу путем сложного анализа слушатель-

ских предпочтений, современных методов построения моделей покупа-

тельского поведения и распознавания внутренних атрибутов музыки.

В основе сервиса лежит микс экспертных оценок музыкальных анали-

тиков и технология «интеллектуального агента». Программа постоянно