听众不断跳过歌曲，因为平台优先考虑发现而不是个人匹配。但跳过本身就包含有价值的信号。
对多年的用户跳过数据进行模型训练，以预测对不同流派、BPM 范围和制作风格的容忍度。将这些见解反馈给用户。
高级订阅用户可以为“跳过保险”付费——在电台模式下自动静音曲目。
首先分析公开的跳过数据集，然后再构建集成。
风险：流媒体服务可能会简单地复制此功能。
musicrecommendationsbehavioral-ai
音乐发现教练
一款人工智能，可以分析您跳过的曲目，预测未来可能跳过的曲目。比播放列表更能了解您的真实品味。
为什么是现在
流媒体算法优先考虑参与度而非品味匹配，导致听众疲劳。
- 做给谁
- 音乐流媒体重度用户
- 商业模式
- 高级功能或 API 费用
- 投入量级
- 几个月