从Pandora和网易云音乐说起,浅谈在线音乐播放器推荐机制

对于我这样一个音乐控来说,学习工作时没有音乐是万万不行的。在网易云音乐云音乐面世之前,我总是在QQ音乐,百度音乐等播放器之间徘徊,当时也不够文艺,不知道豆瓣FM的存在。 第一次接触云音乐被其吸引的原因有二,第一是开门见山先答十道题,根据答案生成个性化推荐,给人耳目一新的感觉。第二是每首歌下面的评论区,许多内容能和自己产生共鸣。这两点让我对这款软件颇有好感。 如今在云音乐听歌一万有余,之所以让我坚持下来的原因也有二,首先是对私人FM产生依赖,能通过私人FM发现新的精彩,其次是云音乐对评论区的维护,保持了云音乐评论文化的纯净,不像网易新闻那样烂俗,也没有QQ音乐弹幕那么幼稚。 其实云音乐的社区也是一个留住人的重要因素,在这里不表。 近日在美帝,发现QQ音乐、网易云音乐等客户端大部分音乐因为版权问题无法播放(这个时候开始念着墙内的好了)。我便探索了一下老美都在用什么播放器。 我发现了两款软件,一款叫Pandora,另一款叫Spotify。Pandora其实是一个网站,只提供在线的流媒体服务。 美国两款音乐播放器 使用Pandora已经有几天,它就像云音乐的私人FM一样,只有电台功能。令我兴奋的是,这几日使用体验非常棒,超越了我对云音乐私人FM的体验。具体表现在他推荐的歌曲有90%我都听过,而这一切仅仅基于我对AC/DC一首《Highway To Hell》的点赞。 Pandora出色的体验激发了我对其音乐推荐机制的好奇心,今天就用这篇文章来给大家介绍一下目前主流在线音乐播放器的音乐推荐机制,以网易云音乐和Pandora为例。 1、亚马逊,推荐系统的鼻祖 推荐系统从字面理解就是给人们推荐东西的一个系统,关于推荐系统的研究可追溯到上世纪九十年代。互联网的出现,是推荐系统应用有了更广泛的空间和可能。真正把推荐系统应用到实际生活的是美国电子商务网站亚马逊,亚马逊于二十一世纪初率先在其商品详情网页推荐和这个商品类似的商品。 位于亚马逊商品详情页面底部的推荐系统 现在推荐系统一般是指“个性化推荐系统”。举个例子,我听周杰伦的《范特西》,你给我推荐《依然范特西》,这种推荐是无意义的,因为是人都知道同一歌手不同作品之间具有关联性,推荐系统显得多余。那么所谓个性化推荐系统就是指根据你个人的特点,给你提供针对你个人兴趣的个性化推荐内容。 从亚马逊开始,随着互联网的发展,电子商务网站例如淘宝等,也有了自己的推荐系统,到后来社交网络兴起,基于社交网络网络的社会化推荐开始成为热门话题,因为一个社交网站对你的第一印象很大程度上决定了你的去留,这就是为什么微博、Facebook等网站刚开始就要给你做推荐,让你填资料,让你做选择,都是为了能提供精准的好友、大V和兴趣推荐。 到如今,推荐系统的应用有多方面,例如以“今日头条”为代表的个性化新闻推荐客户端,以“豆瓣”为代表的个性化兴趣社区,以Foursquare为代表的基于地理位置的推荐系统,以Google Adsense为代表个性化广告服务提供商。当然,还有我们今天的主角,基于个性化推荐的音乐播放器。 2、云音乐如何推荐? 先介绍网易云音乐的推荐方法吧,这也是大多数播放器通用的推荐模式。目前互联网上还没有云音乐官方介绍其推荐机制的文章,不过根据云音乐这个软件的输入(用户行为、用户资料、社交关系、曲库、歌单等)以及输出(推荐歌单、私人FM、每日歌曲推荐、相似歌曲、喜欢这首歌的人等)可以大致判断它使用了什么推荐算法。…

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微信小程序学习笔记(一) 基于微信小程序的图表库

最近发现了一个基于微信小程序的图表库,可以实现折线图,直方图,雷达图,饼图,山形图等形式。可以利用,其中在折线图和山形图中还有交互功能,即通过点击某一数据点显示更详细的数据信息。下面是我在自己手机上跑 Demo的效果。 这个可视化库是基于 JavaScript,可以通过这个链接访问其 GitHub地址,也可以直接下载 Demo文件在小程序开发平台上面编译运行。

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