網易雲推薦演算法

1. 網易雲音樂個性化推薦是一個怎樣的技術

在每日歌曲推薦頁面，網易雲音樂比較簡單的解釋了個性化推薦的運作機制，比如播放、紅心、收藏等用戶行為，都會對推薦演算法產生影響，一方面表明演算法機制，另一方面也鼓勵用戶多聽歌、多動手，讓產品更懂你的前提是用戶行為足夠豐富。另外，在早前網易雲音樂的官方新聞中，也可以看到，海量UGC內容結合協同過濾、語義分析、操作分析技術，這些都是個性化推薦的運行機制。而綜合來看，基於音樂與基於用戶協同過濾的兩種推薦方式，就是個性化推薦的主力。

2. 網易雲的音樂推薦演算法適用於其他軟體嗎

網易雲音樂推薦演算法不適用於其他軟體。

很多人在使用網易雲音樂時，會感覺推薦音樂很好，質量高聽起來舒服。於是到網上去搜索，發現了幾種推薦方法。這時候我們要注意一個問題，那就是網上言論並不是公司內部答案，大多數內容都是以相似度出發，用兩三首歌曲舉例。事實上，一個平台有眾多歌曲，一個流行歌手少說也有幾十首歌曲，演算法並沒有想像中那麼簡單。就算固定答案，隨著版本更新，也會出現許多不同演算法。

3、並非萬能

在大多數情況下，推薦演算法都可以拿捏住用戶心思，畢竟平台擁有大數據，辨別用戶想法並不難。可不是所有人，都擁有同樣一種想法，有人覺得平台推薦內容准確，有人覺得推薦會造成麻煩。即使優化再完美，也無法滿足所有人。

3. 網易雲音樂每日歌曲推薦的原理是什麼

我也曾經在思考 為什麼有時候網易推送的歌曲這么沁入心脾 正好是我想聽的或者正好是我紅心的調調 後來我理性的統計了下 其實日推到後面很多時候是不準的 一次日推可能只有1-2個紅心 當然除非你聽歌不是雜食 比如你只愛聽古典 那推送的紅心幾率就很大 比如你只聽雷鬼音樂 那推送的風格正好符合你的愛好 那對於雜食的人來說 其實這種推送也就是在「猜悶」那到底准不準呢 因人而異吧 只能說網易這方面做的工作相對其他軟體提前了一些 什麼員工篩選 我是打死也不信的。

4. 緗戞槗浜戝績鍔ㄦā寮忎粈涔堟剰鎬濓紵

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5. 網易雲音樂的歌單推薦演算法是怎樣的

「商品推薦」系統的演算法( Collaborative filtering )分兩大類，第一類，以人為本，先找到與你相似的人，然後看看他們買了什麼你沒有買的東西。這類演算法最經典的實現就是「多維空間中兩個向量夾角的餘弦公式」；第二類, 以物為本直接建立各商品之間的相似度關系矩陣。這類演算法中最經典是'斜率=1' (Slope One)。amazon發明了暴力簡化的第二類演算法，『買了這個商品的人，也買了xxx』。我們先來看看第一類，最大的問題如何判斷並量化兩人的相似性，思路是這樣 -- 例子：有3首歌放在那裡，《最炫民族風》，《晴天》，《Hero》。A君，收藏了《最炫民族風》，而遇到《晴天》，《Hero》則總是跳過；B君，經常單曲循環《最炫民族風》，《晴天》會播放完，《Hero》則拉黑了C君，拉黑了《最炫民族風》，而《晴天》《Hero》都收藏了。我們都看出來了，A,B二位品味接近，C和他們很不一樣。那麼問題來了，說A，B相似，到底有多相似，如何量化？我們把三首歌想像成三維空間的三個維度，《最炫民族風》是x軸，《晴天》是y軸，《Hero》是z軸，對每首歌的喜歡程度即該維度上的坐標，並且對喜歡程度做量化(比如： 單曲循環=5, 分享=4, 收藏=3, 主動播放=2 , 聽完=1, 跳過=-1 , 拉黑=-5 )。那麼每個人的總體口味就是一個向量，A君是 (3,-1,-1)，B君是(5,1,-5)，C君是(-5,3,3)。 (抱歉我不會畫立體圖)我們可以用向量夾角的餘弦值來表示兩個向量的相似程度， 0度角(表示兩人完全一致)的餘弦是1， 180%角(表示兩人截然相反)的餘弦是-1。根據餘弦公式, 夾角餘弦 = 向量點積/ (向量長度的叉積) = ( x1x2 + y1y2 + z1z2) / ( 跟號(x1平方+y1平方+z1平方 ) x 跟號(x2平方+y2平方+z2平方 ) )可見 A君B君夾角的餘弦是0.81 ， A君C君夾角的餘弦是 -0.97 ，公式誠不欺我也。以上是三維(三首歌)的情況，如法炮製N維N首歌的情況都是一樣的。假設我們選取一百首種子歌曲，算出了各君之間的相似值，那麼當我們發現A君還喜歡聽的《小蘋果》B君居然沒聽過，相信大家都知道該怎麼和B君推薦了吧。