Як працюють рекомендації для компанії

Звичайні рекомендаційні сервіси працюють з однією людиною. Тут можна ввести кілька нікнеймів Last.fm і для кожного обрати одне з двох: «♥ ділиться улюбленим» — те, що людина вже любить, потрапляє до спільної добірки, або «✦ хоче нової музики» — людина отримує артистів, яких ще не слухає, але які їй, найімовірніше, сподобаються.

Що саме ви отримаєте, залежить від поєднання позначок:

• усі ♥ — спільні улюбленці компанії, те, що вже слухають усі: наприклад, плейлист у дорогу;
• усі ✦ — нова музика, яка має сподобатися всій компанії одразу;
• ви ✦, друг ♥ — ви відкриваєте для себе улюблених артистів друга, яких ще не знаєте;
• двоє друзів ♥ і новачок ✦ — новачок знайомиться з тим, що слухають обидва друзі.

Для кожного учасника сервіс завантажує топ-артистів Last.fm за весь час, за рік і за місяць, обирає з них відправні точки й для кожної отримує список схожих артистів. Далі кожен кандидат оцінюється окремо для кожної людини: наскільки вона його вже слухає відносно свого улюбленого артиста і наскільки він, за прогнозом, їй підійде.

Готову таблицю можна перебудовувати прямо у браузері й без повторного пошуку: повзунок «наскільки всі мусять погодитися» — від «подобається всім» до «подобається будь-кому», окрема вага для кожного учасника, фільтр за кількістю охоплених людей, фільтр жанрів і перемикач «приховати те, що вже слухають». Посилання на результат можна надіслати друзям.