alexey - Dolgin.indb

SonicSelector работает с каталогом из 350 000 музыкальных компо-

зиций, каждая стоимостью 0,75 евро. С помощью этого сервиса поль-

зователь может напрямую выходить на розничные магазины OD2 и

загружать купленную в них музыку на портативные устройства. Ге-

нерируя рекомендации, SonicSelector анализирует произведения, куп-

ленные пользователем в прошлом, и сопоставляет полученную инфор-

мацию с базой данных музыкальных предпочтений фанов. По мере

работы с системой профиль пользователя уточняется, и рекомендации

становятся адреснее.

Рекомендательный сервис на EMusic (www.emusic.com) Тандем рекомендательного сервиса AgentArts (www.agentarts.com) и

ведущего онлайнового музыкального сервиса EMusic, принадлежащего

Vivendi Universal, возник в мае 2001 года. Поскольку EMusic распола-

гает постоянно растущим музыкальным каталогом, в котором наряду

с известными исполнителями фигурируют новички, проблема навига-

ции стояла достаточно остро. После подписания соглашения с AgentArts подписчики EMusic получили в свое распоряжение поисковую систему, учитывающую персональные предпочтения пользователя. С тех пор

система выработки индивидуальных рекомендаций улучшилась.

93 Альянс двух компаний сложился в начале 2004 г.

551

ПРИЛОЖЕНИЯ

Upto11 (www.upto11.net)

Технология Р2Р облегчает легальный и нелегальный обмен музы-

кой. Но как узнать о новых произведениях и найти мелодии по вкусу?

Сами по себе пиринговые сети неспособны решить данную проблему.

Upto11 – это сервер, генерирующий рекомендации на основе музы-

кальных коллекций, которыми обмениваются в пиринговых сетях.

11.7. Рекомендательные системы – средство

промоушна независимых исполнителей

iRate радио (irate.sourceforge.net)

За исключением сайта Gods of Music (www.godsofmusic.com), пуб-

ликующего рецензии на MP3-файлы, печатные издания и радиостан-

ции не интересуются независимыми музыкантами, распространяющи-

ми свои произведения через интернет. Для авторов, не работающих с

лейблами, остро стоит проблема промоушна. В сети выложено огром-

ное количество бесплатных MP3-файлов, о которых никто не знает.

Новое ПО, помогающее находить музыку независимых исполни-

телей, создал новозеландец Энтони Джонс (Anthony Jones)94. Это про-

грамма iRATE радио (http://irate.sourceforge.net), которая ищет в сети

MP3-файлы (только легальные и свободно распространяемые), фор-

мирует соответствующую базу данных и проигрывает музыку как ра-

диостанция. При этом iRATE радио не снабжает пользователя MP3-94 Работая в пиринговых сетях Napster и Gnutella, Энтони Джонс заметил, что если

он встречал у кого-то трек, который ему нравился, то обычно у этого пользова-

теля обнаруживалось еще несколько подходящих мелодий. Таким образом он от-

крыл для себя ряд хороших групп. Однако Джонс отчетливо ощутил, что файло-

обменные системы не пригодны для знакомства пользователя с новой музыкой.

Поэтому он решил совместить технологии P2P и рекомендательной системы.

552

ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ

файлами, а предоставляет ссылку на то место, где хранится музыка, чтобы абонент мог ее скачать. ПО работает на 3-х платформах – Linux, Windows, Mac.

Генерируя рекомендации, iRATE радио использует рейтинги слу-

шателей со сходными вкусами (коллективное фильтрование). Сервер

анализирует оценки абонента и сопоставляет их с баллами других

пользователей. Чем больше песен оценивают слушатели, тем точнее

работает коллективный фильтр. Сервис использует только труд доб-

ровольцев. Таким образом, iRATE радио – это система коллективной

фильтрации с архитектурой клиент/сервер.

Если какие-либо сайты не хотят быть прописанными в листинге

поиска iRATE радио, они оттуда удаляются.

inDiscover (http://indiscover.net/)

Еще один сервис, разработанный для знакомства слушателей с му-

зыкой независимых исполнителей – inDiscover. Артисты со всего мира

поставляют песни для этого сайта в формате MP3. Прогнозы состав-

ляются с использованием техники коллаборативной фильтрации. Пос-

ле того как пользователь оценивает песню, ему предлагаются 2 плей-

листа; в одном содержатся песни, которые ему обязательно понравятся, в другом – понравятся с высокой долей вероятности. Располагая оцен-

ками музыки различных жанров и ситуаций (например, для спортив-

ных тренировок), система в состоянии составлять самые разные плей-