Хорошие треки из истории прослушиваний

[Chimildic]

Наверное не ошибусь, если скажу, что большинство скриптов преследует цель убирать историю прослушиваний. Пойдя от обратного, попробовал ответить на вопрос: как найти крепкий среднячок, который не успел надоесть, редко пропускается, не попадает в топы? Меня результат приятно удивил. Интересно услышать ваши результаты.

Плейлисты

• Крепкий среднячок
• Претенденты на лайки

Описание констант

Константа	Тип	Описание
PLAYED_COUNT	Объект	Диапазон по количеству прослушиваний. Дальше пройдут треки только попадающие в него. Минимальная граница позволяет убрать случайные или незнакомые прослушивания. Например, трек с 1-2 вы и не вспомните, а при 5-10 покажется знакомым. Максимальная граница позволяет убрать совсем уж топовые треки, которые успели надоесть. Соответственно маленькие значения приведут к поиску среди малознакомых треков, большие среди хорошо знакомых. Делайте поправку на то сколько треков вы вообще слушаете.
FULL_DIFF	Объект	Диапазон, при котором трек считается полностью прослушанным. Дальше пройдут треки только попадающие в него. Нам неизвестна дата начала прослушивания. Поэтому она вычисляется исходя из даты окончания и продолжительности трека. Значение от 0 до 100 соответствуют процентному соотношению продолжительности трека. Значения от 101 и дальше говорят о том, что между треками A и B была пауза. Отсюда нельзя сказать на сколько процентов трек А был прослушан. Чем значение ближе к 100, тем меньше пауза между треками. Условно говоря сотни это минутные паузы, а тысячи уже дни.
SKIP_DIFF	Объект	Диапазон, при котором трек считается пропущенным (скипнутым).
SKIP_THRESHOLD	Число	Какое количество пропусков (скипов) допустимо для одного трека. Когда у трека больше скипов, чем это значение - он удаляется. Скипом считается трек, который попадает в диапазон SKIP_DIFF.
SKIP_DAYS_REL	Число	За сколько дней удалить историю прослушиваний из результата.
MIN_CROSS_COUNT	Число	Только для прецедентов на лайки. Минимальное количество пересечений со временем запуска скрипта. К примеру, у трека А - 2 прослушивания днем и 7 вечером. Предполагаем, что вечером послушать его еще раз будет приятнее, чем в любое другое время. Поэтому при пороге в 5 - трек А может встретиться только вечером.

[Chimildic]

Крепкий среднячок

function updateStrongMiddle() {
  const PLAYED_COUNT = { min: 3, max: 15 }
  const FULL_DIFF = { min: 90, max: 111 } 
  const SKIP_DIFF = { min: 0, max: 60 }
  const SKIP_THRESHOLD = 5  
  const SKIP_DAYS_REL = 14 

  let tracks = getRecentTracks()
  calcDiff()
  skipRecentDays()
  reduceDiff()
  filter()

  Playlist.saveWithReplace({
    name: 'Крепкий среднячок',
    tracks: Selector.sliceRandom(tracks, 15)
  })

  function getRecentTracks() {
    let recentTracks = Combiner.push([], Cache.read('SpotifyRecentTracks'), Cache.read('LastfmRecentTracks'))

    let grouped = Object.values(recentTracks.reduce((acc, track) => {
      acc[track.id] = acc[track.id] || []
      acc[track.id].push(track)
      return acc
    }, {}))

    let deduped = grouped.map(tracks => {
      Order.sort(tracks, 'meta.played_at', 'desc')
      for (let i = 1; i < tracks.length; i++) {
        let xTime = new Date(tracks[i - 1])
        let yTime = new Date(tracks[i])
        if (xTime - yTime <= 10000) {
          i--
          tracks.splice(i, 1)
        }
      }
      return tracks
    }).flat(1)

    Order.sort(deduped, 'meta.played_at', 'asc')
    return deduped
  }

  function calcDiff() {
    for (let i = 1; i < tracks.length; i++) {
      let aEnd = new Date(tracks[i - 1].played_at).getTime()
      let bEnd = new Date(tracks[i].played_at).getTime()
      let delta = bEnd - aEnd
      tracks[i].diffProcent = 100 * delta / tracks[i].duration_ms
    }
  }

  function skipRecentDays() {
    let recentTracks = RecentTracks.get()
    Filter.rangeDateRel(recentTracks, SKIP_DAYS_REL, 0)
    Filter.removeTracks(tracks, recentTracks)
  }

  function reduceDiff() {
    tracks = Object.values(tracks.reduce((acc, track) => {
      acc[track.id] = acc[track.id] || track
      acc[track.id].diffGroup = acc[track.id].diffGroup || []
      acc[track.id].diffGroup.push(track.diffProcent)
      return acc
    }, {}))
  }

  function filter() {
    tracks = tracks.filter(t => {
      t.fullPlayedCount = reduce(t, FULL_DIFF.min, FULL_DIFF.max)
      t.skipCount = reduce(t, SKIP_DIFF.min, SKIP_DIFF.max)
      return t.skipCount <= SKIP_THRESHOLD && (t.fullPlayedCount >= PLAYED_COUNT.min && t.fullPlayedCount <= PLAYED_COUNT.max)
    })

    function reduce(track, min, max) {
      return track.diffGroup.reduce((acc, value) => {
        let int = Math.round(value)
        return int >= min && int <= max ? ++acc : acc
      }, 0)
    }
  }
}

[Chimildic]

Соединил некоторые части алгоритмов Крепкого середнячка и Лучшего времени суток. Добавил константу пересечения - то есть сколько раз трек играл в определенное время суток.

В моем случае получилось забавно, среди найденных треков постоянно много лайков, но не все. Если также будет у вас, то похоже на паттерн вылавливания претендентов на лайки)

Предполагается триггер на каждый час. Clerk обновит плейлист 4 раза за день.

Чтобы подобрать оптимальные значения констант, можно запустить функцию несколько раз не дожидаясь триггера.
Для этого закомментируйте блок со срабатыванием по расписанию и при этом впишите название периода в переменную.

  let targetPeriod = 'morning';
  // Clerk.runOnceAfter('00:00', function nightStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  // Clerk.runOnceAfter('06:00', function morningStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  // Clerk.runOnceAfter('12:00', function dayStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  // Clerk.runOnceAfter('18:00', function eveningStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  // if (targetPeriod.length == 0) {
  //   return;
  // }

Претенденты на лайки

function updateStrongMiddleWithPeriods() {
  const PLAYED_COUNT = { min: 9, max: 90 }
  const FULL_DIFF = { min: 60, max: 112 }
  const SKIP_DIFF = { min: 0, max: 51 }
  const SKIP_THRESHOLD = 20
  const SKIP_DAYS_REL = 8
  const MIN_CROSS_COUNT = 5

  const PERIODS = [
    { period: 'night', from: 0, to: 5 },
    { period: 'morning', from: 6, to: 11 },
    { period: 'day', from: 12, to: 17 },
    { period: 'evening', from: 18, to: 23 },
  ];

  let targetPeriod = '';
  Clerk.runOnceAfter('00:00', function nightStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  Clerk.runOnceAfter('06:00', function morningStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  Clerk.runOnceAfter('12:00', function dayStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  Clerk.runOnceAfter('18:00', function eveningStrongPls() { onSetDayPeriod() });
  if (targetPeriod.length == 0) {
    return;
  }

  let tracks = getRecentTracks()
  calcDiff()
  skipRecentDays()
  reduceDiff()
  filter()

  Playlist.saveWithReplace({
    name: 'Претенденты на лайки',
    tracks: Selector.sliceRandom(tracks, 30)
  })

  function getRecentTracks() {
    let recentTracks = Combiner.push([], Cache.read('SpotifyRecentTracks'), Cache.read('LastfmRecentTracks'))

    let grouped = Object.values(recentTracks.reduce((acc, track) => {
      acc[track.id] = acc[track.id] || []
      acc[track.id].push(track)
      return acc
    }, {}))

    let deduped = grouped.map(tracks => {
      Order.sort(tracks, 'meta.played_at', 'desc')
      for (let i = 1; i < tracks.length; i++) {
        let xTime = new Date(tracks[i - 1])
        let yTime = new Date(tracks[i])
        if (xTime - yTime <= 10000) {
          i--
          tracks.splice(i, 1)
        }
      }
      return tracks
    }).flat(1)

    Order.sort(deduped, 'meta.played_at', 'asc')
    return deduped
  }

  function calcDiff() {
    for (let i = 1; i < tracks.length; i++) {
      let aEnd = new Date(tracks[i - 1].played_at).getTime()
      let bEnd = new Date(tracks[i].played_at).getTime()
      let delta = bEnd - aEnd
      tracks[i].diffProcent = 100 * delta / tracks[i].duration_ms
    }
  }

  function skipRecentDays() {
    let recentTracks = RecentTracks.get()
    Filter.rangeDateRel(recentTracks, SKIP_DAYS_REL, 0)
    Filter.removeTracks(tracks, recentTracks)
  }

  function reduceDiff() {
    tracks = Object.values(tracks.reduce((acc, track) => {
      acc[track.id] = acc[track.id] || track

      acc[track.id].diffGroup = acc[track.id].diffGroup || []
      acc[track.id].diffGroup.push(track.diffProcent)

      acc[track.id].periods = acc[track.id].periods || []
      acc[track.id].periods.push(track.played_at || track.added_at)
      return acc
    }, {})).map((t, i) => {
      t.crossPeriodCount = t.periods.filter(p => isDayPeriod(new Date(p), targetPeriod)).length
      return t
    })
  }

  function filter() {
    tracks = tracks.filter(t => {
      t.fullPlayedCount = reduce(t, FULL_DIFF.min, FULL_DIFF.max)
      t.skipCount = reduce(t, SKIP_DIFF.min, SKIP_DIFF.max)
      return t.skipCount <= SKIP_THRESHOLD && t.crossPeriodCount >= MIN_CROSS_COUNT
        && (t.fullPlayedCount >= PLAYED_COUNT.min && t.fullPlayedCount <= PLAYED_COUNT.max)
    })

    function reduce(track, min, max) {
      return track.diffGroup.reduce((acc, value) => {
        let int = Math.round(value)
        return int >= min && int <= max ? ++acc : acc
      }, 0)
    }
  }

  function onSetDayPeriod() {
    let nowHours = new Date().getHours();
    targetPeriod = PERIODS.find(item => nowHours >= item.from && nowHours <= item.to).period;
  }

  function isDayPeriod(date, period) {
    let hours = date.getHours();
    return PERIODS.some(item => period == item.period && hours >= item.from && hours <= item.to);
  }
}

[invalidi]

при выполнении создаётся пустой плейлист