يقدم هذا البحث ملخصًا للخوارزميات المقدمة لتحدي التنبؤ بالقفزات المتتابعة على Spotify في كأس WSDM 2019 (اسم الفريق: mimbres). في هذا التحدي، يتم توفير المعلومات الكاملة، بما في ذلك الخصائص الصوتية وسجلات تفاعل المستخدم، للنصف الأول من جلسة الاستماع. هدفنا هو التنبؤ ب WHETHER ستتم القفز على المسارات الفردية في النصف الثاني من الجلسة أم لا، مع إعطائنا فقط الخصائص الصوتية. اقترحنا نوعين مختلفين من الخوارزميات تعتمدان على تعلم المقاييس (metric learning) وتعلم المتتابعات (sequence learning). أظهرت نتائج التجارب أن نهج تعلم المتتابعات أدى بشكل أفضل بكثير من نهج تعلم المقاييس. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا تجارب إضافية للتعرف على أنه يمكن تحقيق زيادة كبيرة في الأداء باستخدام المعلومات الكاملة لسجلات المستخدم.注：在阿拉伯语中，“WHETHER”这个词通常不会直接翻译，而是通过上下文来表达条件或选择。因此，在这里我将其省略，以使句子更加自然流畅。如果需要保留“WHETHER”，可以在括号中标注原文：(سواء) ستتم القفز على المسارات الفردية...