“我的全部”：从用户公开的 Spotify 播放列表挖掘其属性
密码学与安全
2025-12-16 v2 机器学习
社会与信息网络
摘要
在数字音乐流媒体时代，Spotify 等平台上的播放列表已成为个人音乐体验不可或缺的一部分。人们创建并公开分享自己的播放列表，以表达其音乐品味、促进其喜爱艺术家的发现并建立社交联系。在这项工作中，我们旨在探讨一个问题：我们能否从用户公开的 Spotify 播放列表中推断出其私人属性？为此，我们进行了一项涉及 739 名 Spotify 用户的在线调查，最终获得了一个包含 10,286 个公开分享播放列表的数据集，其中包含超过 200,000 首独特歌曲和 55,000 位艺术家。然后，我们利用统计分析和机器学习算法来构建用于预测用户属性的精确模型。
引用
@article{arxiv.2401.14296,
title = {"All of Me": Mining Users' Attributes from their Public Spotify Playlists},
author = {Pier Paolo Tricomi and Luca Pajola and Luca Pasa and Mauro Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.14296},
year = {2025}
}