2018年5月7日--成立12年的瑞典音樂串流服務巨擘Spotify，目前擁有1.59億的每月活躍用戶及3,000萬以上的歌曲數量。掌握如此龐大的數據，Spotify運用人工智慧(AI)演算法開發精準的推薦系統(recommender system)，不僅能滿足用戶需求，也能帶動全球音樂產業增長。
DIGITIMES Research觀察，Spotify所建立的巨型資料庫中，包含所有用戶行為脈絡、收集自網路的音樂相關資訊，以及音樂的原始音頻訊號等，其運用各種深度學習(Deep Learning；DL)技術進行分析，以達到精準推薦音樂的目的。
Spotify採用一般電子商務系統中常見的協同過濾法(Collaborative Filtering；CF)為框架，以深度學習技術中的自然語言處理(Natural Language Processing；NLP)、卷積式類神經網路(Convolutional Neural Network；CNN)、遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network；RNN)等技術，分別提取各種資訊的隱性特徵，整合出符合用戶喜好的推薦清單，推薦給用戶。
DIGITIMES Research歸納，Spotify擁有的海量數據正好滿足AI演算模型所需的訓練基礎，再加上以深度學習演算法所建構出的推薦系統，使其所提供的音樂串流服務，替用戶打造個人化推薦清單，創造互利價值。
更多DIGITIMES Research報告請見https://www.digitimes.com.tw/tech/rpt/rpt_4.asp?CnlID=3
DIGITIMES Research觀察，Spotify所建立的巨型資料庫中，包含所有用戶行為脈絡、收集自網路的音樂相關資訊，以及音樂的原始音頻訊號等，其運用各種深度學習(Deep Learning；DL)技術進行分析，以達到精準推薦音樂的目的。
Spotify採用一般電子商務系統中常見的協同過濾法(Collaborative Filtering；CF)為框架，以深度學習技術中的自然語言處理(Natural Language Processing；NLP)、卷積式類神經網路(Convolutional Neural Network；CNN)、遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network；RNN)等技術，分別提取各種資訊的隱性特徵，整合出符合用戶喜好的推薦清單，推薦給用戶。
DIGITIMES Research歸納，Spotify擁有的海量數據正好滿足AI演算模型所需的訓練基礎，再加上以深度學習演算法所建構出的推薦系統，使其所提供的音樂串流服務，替用戶打造個人化推薦清單，創造互利價值。
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