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산출 방법에 따른 차이

상위 트랙, 아티스트, 앨범을 정렬하는 방법이 더 있다는 사실을 아셨을 겁니다. 하단에서 모두 설명드리도록 하겠습니다.

기계 학습​

현재의 기본 설정값입니다. 항목들이 Spotify의 웹 API에서 제공되고 정렬됩니다. Spotify에서는 목록을 만드는 데 엄청난 데이터베이스와 멋진 기계 학습을 활용합니다. 좋아보일 수도 있지만, 꽤 부정확하다는 사실이 드러나 있습니다. Nothing has been confirmed, but the order is probably based on these factors: total play time, skipping rate, at which time you've listened and whether the item has ever occurred in your lists before. 즉 목록에 표시된 항목보다 더 많이 스트림한 항목도 목록에 표시되지 않을 수 있다는 말입니다. 또한 다른 모든 Spotify 서비스가 이 방식으로 상위 트랙, 아티스트, 앨범을 정렬합니다. (부정확하게 말이죠 :P)

장점​

  • 속도가 조금 더 빨라질 수 있음

단점​

  • 기간을 3개 (4개월, 6개월, 전체) 중 하나로만 설정할 수 있음
  • 부정확함

조회수​

단순히 스트림 횟수를 집계하는 방식이므로, 항목을 조회수로 정렬하는 방법은 더욱 정확합니다. To really make use of the sort by count, you should import your lifetime streaming history. 조회수 정렬을 이용하면 (항목 개수 제한이 99개인) Spotify API를 사용하지 않아도 되므로, 목록에 항목을 99개 이상 나열할 수 있게 됩니다. 또한 Spotify API에서 사전에 제공하는 3개의 기간만을 이용하지 않고, 기간을 사용자 지정할 수 있게 됩니다.

장점​

  • 더 정확함
  • 기간을 세밀하게 조정할 수 있음
  • 기계 학습보다 더 빠름

단점​

재생 시간​

조회수 집계 방식처럼 정말로 정확하나, 스트림 횟수 대신 항목을 재생한 시간을 이용하게 됩니다. To really make use of the sort by time played, you should import your lifetime streaming history. 조회수 정렬을 이용하면 (항목 개수 제한이 99개인) Spotify API를 사용하지 않아도 되므로, 목록에 항목을 99개 이상 나열할 수 있게 됩니다. 또한 Spotify API에서 사전에 제공하는 3개의 기간만을 이용하지 않고, 기간을 사용자 지정할 수 있게 됩니다.

장점​

  • 더 정확함
  • 기간을 세밀하게 조정할 수 있음
  • 기계 학습보다 더 빠름
  • 스트림 횟수는 작지만 오랫동안 한 곡(매시업이나 특정 장르 등)이 목록에서 더 높은 곳에 나타나도록 할 수 있음

단점​