Spotify es la aplicación de transmisión de música más popular del mundo. Además de canciones y álbumes, Spotify tiene una gran colección de podcasts y programas de entrevistas. Recientemente han introducido audiolibros en su aplicación. Como cualquier otra oferta, Spotify quería asegurarse de que sus recomendaciones de audiolibros atendieran las preferencias del usuario. Por lo tanto, desarrollaron un algoritmo de recomendación basado en Graph Neural Network para personalizar las recomendaciones de audiolibros.
Este artículo analiza los desafíos que enfrentó Spotify al ofrecer recomendaciones de audiolibros personalizados y los análisis de datos exploratorios realizados para abordarlos. Explora la solución innovadora de Spotify: un modelo de red neuronal de gráficos de dos torres diseñado para mejorar la personalización de audiolibros.
Desafíos
Como los audiolibros fueron una incorporación reciente a la biblioteca de contenido de Spotify, enfrentaron algunos desafíos:
- Hubo un problema de escasez de datos debido a que se introdujo recientemente el tipo de contenido. Hubo menos interacciones de los usuarios con los audiolibros en comparación con otros tipos de contenido. Muchos usuarios desconocían la existencia de audiolibros en Spotify.