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    音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪,音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪里找

    Time:2024-06-14 08:38:57 Read:0 作者:

    大家好,今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題,就是關(guān)于音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪的問(wèn)題,于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪的解答,讓我們一起看看吧。

    網(wǎng)易云音樂(lè)每日歌曲推薦的原理是什么?

    你可能以為網(wǎng)易是用一天時(shí)間做一個(gè)大數(shù)據(jù)的計(jì)算,辛苦推薦出來(lái)。但是我今天做了一個(gè)試驗(yàn)。推薦的全是我平時(shí)不聽(tīng)的華語(yǔ)音樂(lè)。我全部點(diǎn)了不感興趣。然后再點(diǎn)進(jìn)去每日推薦,神奇的事情出現(xiàn)了,每日推薦又滿了。再全部消掉,再點(diǎn)進(jìn)去,又滿了。說(shuō)明網(wǎng)易的推薦其實(shí)是可以瞬間完成的,平時(shí)的每日推薦只不過(guò)是每天六點(diǎn)強(qiáng)制刷新一次。這三次推薦都是我不聽(tīng)的華語(yǔ)音樂(lè)。我開(kāi)始尋找原因。原來(lái)紅心里最新添加了幾首華語(yǔ)歌。全部刪掉,再點(diǎn)開(kāi)推薦,就換風(fēng)格了。重復(fù)這個(gè)操作,可以發(fā)現(xiàn),推薦的歌曲并不是和紅心的所有歌曲有關(guān)系,而是和最近紅心的十首以內(nèi)的歌曲有關(guān)。我沒(méi)有測(cè)試具體數(shù)字。再試驗(yàn)另一個(gè)方面,我把所有紅心刪掉,這次沒(méi)有推薦。我加上了一首金屬音樂(lè)。這次下面出現(xiàn)幾首金屬音樂(lè)。上面出現(xiàn)的竟然都是我剛開(kāi)始用網(wǎng)易音樂(lè)時(shí)期的推薦。我猜想網(wǎng)易有一個(gè)音樂(lè)庫(kù),無(wú)論喜歡的音樂(lè)是什么。在新手時(shí)期都可能推薦這個(gè)音樂(lè)庫(kù)里面的音樂(lè)。重度用戶會(huì)減少這個(gè)庫(kù)的推薦。

    音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪,音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪里找

    大家好,我是網(wǎng)易一位小員工,我每天的工作就是挑音樂(lè)放到各位的每日歌曲推薦里。這份工作看似簡(jiǎn)單實(shí)則不然,我要在一天內(nèi)聽(tīng)完你喜歡的音樂(lè),然后根據(jù)你喜歡什么類型的歌從曲庫(kù)中挑歌在早上6點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)放到你的歌曲推薦中,為此我天天熬夜。所以不要驚訝每日歌曲推薦那么人性化,因?yàn)槲壹兇馐窃隍_你,哈哈哈

    首先本人非程序員,不懂算法,純屬瞎逼逼。我僅憑主觀非專業(yè)角度猜測(cè)這是一種關(guān)聯(lián)推薦。比如,首先你聽(tīng)了A這首歌,然后后臺(tái)關(guān)聯(lián)到聽(tīng)了A這首歌的所有人,看他們?cè)诼?tīng)了A的同時(shí)還聽(tīng)了哪些歌,比如統(tǒng)計(jì)樣本總共有10個(gè)人,他們聽(tīng)的歌除了A之外,還有C,D,E,F(xiàn)。10個(gè)人當(dāng)中有8個(gè)人聽(tīng)過(guò)C,5個(gè)聽(tīng)過(guò)D,3個(gè)人聽(tīng)過(guò)E,一個(gè)人聽(tīng)過(guò)F。那么網(wǎng)易云音樂(lè)就把最多人聽(tīng)過(guò)的C推薦給你。這個(gè)統(tǒng)計(jì)的人數(shù)越多,就越準(zhǔn)確。比如有統(tǒng)計(jì)了一千萬(wàn)人,或者,統(tǒng)計(jì)了10萬(wàn)人的一百次聽(tīng)歌記錄。那么它的推薦就應(yīng)該相當(dāng)?shù)販?zhǔn)確。當(dāng)然,這只是一個(gè)思路,具體實(shí)現(xiàn)起來(lái),肯定還會(huì)有更多的細(xì)節(jié)需要考慮。再次聲明,這僅僅是非專業(yè)的瞎逼逼,專業(yè)人士勿拍磚。

    我不是專業(yè)人士真不太懂,但從一個(gè)局外人來(lái)看網(wǎng)易云音樂(lè)身后一定有大數(shù)據(jù)分析能力,你的歌單里有哪些歌,最經(jīng)常播放哪些歌,你平時(shí)在網(wǎng)易云音樂(lè)喜歡搜哪類歌,它們應(yīng)該都能分析出來(lái),然后在進(jìn)行統(tǒng)一分析處理,最后你每次登錄網(wǎng)易云音樂(lè)時(shí)它們會(huì)根據(jù)分析的你的個(gè)人愛(ài)好進(jìn)行推薦,應(yīng)該是這樣,

    原理就是在海量的用戶數(shù)據(jù)(行為記錄等)中對(duì)用戶進(jìn)行劃分,對(duì)同一群體的用戶推薦其余用戶喜歡的音樂(lè)。

    1、給音樂(lè)進(jìn)行歸類并建立評(píng)分規(guī)則

    這是我們前面說(shuō)到的給內(nèi)容分類,是每個(gè)平臺(tái)推薦前要做好的準(zhǔn)備。簡(jiǎn)單說(shuō)就是把音樂(lè)貼標(biāo)簽,把相同/相似標(biāo)簽的音樂(lè)歸到一塊,所以一首歌可能會(huì)被歸到多個(gè)類別里,比如說(shuō)同一個(gè)歌手的歌、同種曲風(fēng)或者表達(dá)某一個(gè)情緒等等。

    2、建立用戶模型

    制定評(píng)分規(guī)則后,就可以得到每個(gè)用戶和該用戶相關(guān)的每首歌的一個(gè)得分,那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)就可以給用戶建立相應(yīng)的模型從而為其做精確推薦。

    3、尋找相似的用戶

    是時(shí)候介紹一下專業(yè)的詞了,常用的計(jì)算相似度評(píng)價(jià)值的體系有兩種:歐幾里得距離和皮爾遜相關(guān)度。后者有點(diǎn)復(fù)雜,這里簡(jiǎn)單介紹歐幾里得距離。

    歐幾里得距離非常直觀,如下圖,根據(jù)上面得出的評(píng)分,我們可以制作二維圖,簡(jiǎn)單明了看出用戶在哪個(gè)位置,比如 A 用戶就與 D 用戶距離最近,所以可以給 A 推薦 D 喜歡的歌曲。

    有人說(shuō)還沒(méi)看懂,那我說(shuō)一個(gè)簡(jiǎn)化版本的。你經(jīng)常聽(tīng)民謠,喜歡的歌曲很大一部分都是民謠,于是網(wǎng)易云音樂(lè)把你歸到了民謠這個(gè)群體,民謠這個(gè)群體里面還有一個(gè)人叫趙雷,有一天趙雷聽(tīng)了一首歌叫《成都》并且點(diǎn)了喜歡和收藏。系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)你并沒(méi)有聽(tīng)過(guò)這首歌,于是在后面的某一天,網(wǎng)易云音樂(lè)悄悄的把這首歌放進(jìn)了你的每日推薦里面,你一聽(tīng),真好聽(tīng)。這只是最簡(jiǎn)單的情況,而網(wǎng)易云音樂(lè)的推薦遠(yuǎn)沒(méi)有這么簡(jiǎn)單。

    關(guān)于推薦算法現(xiàn)在討論的也很多,比較基本的兩種是collaborative filtering(CF) 和 content-based (CB)兩種,整個(gè)推薦系統(tǒng)的核心我覺(jué)得就是找兩個(gè)objects(可以是歌曲,可以是用戶)之間的相似度。

    大概意思就是說(shuō),CB就是根據(jù)用戶自己提供的信息,比如建立賬號(hào)時(shí)生日啊歲數(shù)啊喜好啊,還有你用了產(chǎn)品之后的一些操作,比如 @路人甲提到的那個(gè)表格其實(shí)就是一種可能。CF則是基于一個(gè)前提,假設(shè)甲喜歡產(chǎn)品a, 乙也喜歡產(chǎn)品a,那么乙如果買(mǎi)了產(chǎn)品b并說(shuō)好,那么甲也很有可能會(huì)覺(jué)得b不錯(cuò),所以就推薦給你,當(dāng)然真實(shí)操作肯定不會(huì)只用一個(gè)產(chǎn)品確定這種聯(lián)系。

    這是簡(jiǎn)單的背景,如今很多公司,比如淘寶還是亞馬遜,任何推薦算法本身都不可能只是單一的一種,一般都是復(fù)合型的(hybrid)。其實(shí)還有很多其他的推薦算法不過(guò)就不說(shuō)了。假設(shè)你選定了一個(gè)算法,那么你就得用那個(gè)來(lái)量化相似度,因?yàn)橛辛肆炕南嗨贫?,你才能排序,才能按照順序從可能喜歡到最不可能喜歡推薦給用戶。具體量化方法,歐幾里得距離是比較簡(jiǎn)單和方便的那種。其實(shí)這個(gè)就是數(shù)學(xué)概念的矢量,可以有很多個(gè)dimensions,然后算數(shù)學(xué)距離。那么現(xiàn)在你有了這個(gè)排名,你得不斷更新,因?yàn)椴豢赡芤幌伦泳屯耆延脩舻南埠每谖蹲プ?,你得通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的使用讓屬于你的data更多,這樣出來(lái)的結(jié)果也會(huì)更準(zhǔn)確,這也是為啥你新注冊(cè)賬號(hào),如果亂選或者喜歡的音樂(lè)差異較大,推薦的內(nèi)容就比較不穩(wěn)定。

    關(guān)于具體的實(shí)現(xiàn),網(wǎng)易的我肯定不知道,不過(guò)我想如果你真想自己做一個(gè),寫(xiě)好這個(gè)之后租一個(gè)服務(wù)器,定時(shí)跑一次就可以了,大部分創(chuàng)業(yè)公司都是這樣。

    到此,以上就是小編對(duì)于音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪的問(wèn)題就介紹到這了,希望介紹關(guān)于音樂(lè)推薦的頁(yè)面在哪的1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。

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