Як працюють рекомендації для компанії

Звичайні рекомендаційні сервіси працюють з однією людиною. Тут вхідних даних кілька: ви вводите список нікнеймів Last.fm і для кожного позначаєте одне з двох — «подобається» (його фонотека наповнює спільний пул) або «може сподобатися» (він отримує рекомендації). Кількість тих і тих будь-яка, тож із одного механізму виходять три різні задачі.

Якщо всі позначені як «подобається» — сервіс шукає спільних улюбленців: артистів, яких уже слухає вся компанія. Якщо всі позначені як «може сподобатися» — це груповий варіант звичайних рекомендацій. Якщо позначки змішані — ті, чия фонотека наповнює пул, знайомлять решту зі своєю музикою.

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.