网易云推荐算法

1. 网易云音乐个性化推荐是一个怎样的技术

在每日歌曲推荐页面，网易云音乐比较简单的解释了个性化推荐的运作机制，比如播放、红心、收藏等用户行为，都会对推荐算法产生影响，一方面表明算法机制，另一方面也鼓励用户多听歌、多动手，让产品更懂你的前提是用户行为足够丰富。另外，在早前网易云音乐的官方新闻中，也可以看到，海量UGC内容结合协同过滤、语义分析、操作分析技术，这些都是个性化推荐的运行机制。而综合来看，基于音乐与基于用户协同过滤的两种推荐方式，就是个性化推荐的主力。

2. 网易云的音乐推荐算法适用于其他软件吗

网易云音乐推荐算法不适用于其他软件。

很多人在使用网易云音乐时，会感觉推荐音乐很好，质量高听起来舒服。于是到网上去搜索，发现了几种推荐方法。这时候我们要注意一个问题，那就是网上言论并不是公司内部答案，大多数内容都是以相似度出发，用两三首歌曲举例。事实上，一个平台有众多歌曲，一个流行歌手少说也有几十首歌曲，算法并没有想象中那么简单。就算固定答案，随着版本更新，也会出现许多不同算法。

3、并非万能

在大多数情况下，推荐算法都可以拿捏住用户心思，毕竟平台拥有大数据，辨别用户想法并不难。可不是所有人，都拥有同样一种想法，有人觉得平台推荐内容准确，有人觉得推荐会造成麻烦。即使优化再完美，也无法满足所有人。

3. 网易云音乐每日歌曲推荐的原理是什么

我也曾经在思考 为什么有时候网易推送的歌曲这么沁入心脾 正好是我想听的或者正好是我红心的调调 后来我理性的统计了下 其实日推到后面很多时候是不准的 一次日推可能只有1-2个红心 当然除非你听歌不是杂食 比如你只爱听古典 那推送的红心几率就很大 比如你只听雷鬼音乐 那推送的风格正好符合你的爱好 那对于杂食的人来说 其实这种推送也就是在“猜闷”那到底准不准呢 因人而异吧 只能说网易这方面做的工作相对其他软件提前了一些 什么员工筛选 我是打死也不信的。

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5. 网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的

“商品推荐”系统的算法( Collaborative filtering )分两大类，第一类，以人为本，先找到与你相似的人，然后看看他们买了什么你没有买的东西。这类算法最经典的实现就是“多维空间中两个向量夹角的余弦公式”；第二类, 以物为本直接建立各商品之间的相似度关系矩阵。这类算法中最经典是'斜率=1' (Slope One)。amazon发明了暴力简化的第二类算法，‘买了这个商品的人，也买了xxx’。我们先来看看第一类，最大的问题如何判断并量化两人的相似性，思路是这样 -- 例子：有3首歌放在那里，《最炫民族风》，《晴天》，《Hero》。A君，收藏了《最炫民族风》，而遇到《晴天》，《Hero》则总是跳过；B君，经常单曲循环《最炫民族风》，《晴天》会播放完，《Hero》则拉黑了C君，拉黑了《最炫民族风》，而《晴天》《Hero》都收藏了。我们都看出来了，A,B二位品味接近，C和他们很不一样。那么问题来了，说A，B相似，到底有多相似，如何量化？我们把三首歌想象成三维空间的三个维度，《最炫民族风》是x轴，《晴天》是y轴，《Hero》是z轴，对每首歌的喜欢程度即该维度上的坐标，并且对喜欢程度做量化(比如： 单曲循环=5, 分享=4, 收藏=3, 主动播放=2 , 听完=1, 跳过=-1 , 拉黑=-5 )。那么每个人的总体口味就是一个向量，A君是 (3,-1,-1)，B君是(5,1,-5)，C君是(-5,3,3)。 (抱歉我不会画立体图)我们可以用向量夹角的余弦值来表示两个向量的相似程度， 0度角(表示两人完全一致)的余弦是1， 180%角(表示两人截然相反)的余弦是-1。根据余弦公式, 夹角余弦 = 向量点积/ (向量长度的叉积) = ( x1x2 + y1y2 + z1z2) / ( 跟号(x1平方+y1平方+z1平方 ) x 跟号(x2平方+y2平方+z2平方 ) )可见 A君B君夹角的余弦是0.81 ， A君C君夹角的余弦是 -0.97 ，公式诚不欺我也。以上是三维(三首歌)的情况，如法炮制N维N首歌的情况都是一样的。假设我们选取一百首种子歌曲，算出了各君之间的相似值，那么当我们发现A君还喜欢听的《小苹果》B君居然没听过，相信大家都知道该怎么和B君推荐了吧。