Как мы анализировали поведение пользователей Яндекс Музыки на 50 млн событий

Музыкальные стриминговые сервисы давно перестали быть просто каталогами треков. Сегодня значительная часть пользовательского опыта формируется рекомендательными системами: персональными подборками, автоматическими плейлистами, «волнами» и похожими механизмами. Пользователь может сам искать музыку, добавлять треки в библиотеку и слушать знакомых артистов, а может переходить по рекомендациям алгоритма. Возникает естественный исследовательский вопрос: рекомендации действительно расширяют музыкальный кругозор или, наоборот, закрепляют уже существующие предпочтения пользователя?