last.fm の技術

[翻訳]eHub インタビューズ Last.fm]
原文：eHub Interviews Last.fm
eHub： 現在使用している技術は何ですか?
Last.fm： プロファイリング＆協調フィルタリング。

Lasft.fmのNeighbours(おとなりユーザ)やRecommendations(お勧めアーティスト)なんかは、どうやってるのか気になっていたけど、協調フィルタリングあたり活用してるっぽい。

ETechやlast.fmやMySpaceやPLAYLOGや『デジタル音楽の行方』

ただ『デジタル音楽の行方』が書かれた2004年の時点では協調フィルタリング技術はかなり有望なのは間違いないけど成功例は意外に少ないという感じだったが、last.fm は分水嶺を最初に越える例になるのかも。

技術的には真新しいわけじゃないけど、たしかに実用例は多くない？他に知らないのでなんとも言えないけど、あまり耳にはしてない。Web1.0な時代だったのもあるのかな。
Amazonの推薦システムの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」とかは成功例と言ってもいいような？たまーに釣られてしてしまうけど。
最近だと、iTunes Music Storeの「Just for you」とか「リスナーはこんな商品も購入」あたりが似たようなことをやっているのでは？と疑ってます。

Last.fmのお勧めの精度は評価しづらいところだけど、そこでお勧めされたアーティスト群（このGUIも良く出来てる！）の中から新しい発見があったりすると結構嬉しい。

まぁ、要するにユーザからしてみれば、何たらフィルタリングはどうでも良くって、良い曲が聞きたかったり、良いアーティストに巡り合いたいってことだしｗ
yomoyomoさんのこの↓意見がズバリ。これ重要。

音楽のレコメンデーションは協調フィルタリングのような技術だけでなく、人間同士のレコメンデーションや共有も重要で、先日も「音楽ファンが熱中するコミュニティ事例」と紹介されていた MySpace はその代表例だろう。

おとなりユーザやコミュニティの中で見つけた気になるユーザをたどって行ったり、人間を介在してた方が、いい曲などに出会えてる気がする今日この頃。