網易雲音樂的電影推薦演算法

⑴ 閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做

「閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做？為什麼？」關於這一問題，小編從諸多網友的回復中為你篩選了最用心、最高贊的回答！快來看看吧~

來看看網名為「幸運的ZLT0502」的網友是怎麼說的：

電影---音樂----閱讀！從我的經驗來看，閱讀是最難做到的，其次是音樂，最簡單的就是電影。當然，是在有很多數據的前提下。從幾個領域的特點來看：1．電影的item數量相對較少，好的電影有很長的生命周期，加上電影社區的用戶行為，視頻網站或預訂網站，都很好獲得，所以特別適合合作過濾。即使這不是一部大熱門電影，你也可以根據導演、類型、明星等製作內容。這些都是結構化的信息，所以沒有難度。音樂的item比電影要多一些，生命周期也非常不同，但它也可以用於基於用戶行為的協同過濾。該演算法如何表達和更新用戶的興趣?如何根據興趣標簽計算推薦結果?至少我沒有看到特別成功的推薦閱讀應用程序。演算法上，都各有難度，但閱讀類的，由於分類太多，在演算法上自然要更加復雜。

來看看網名為「派網友」的網友是怎麼說的：

個人認為無論是基於用戶行為（協同過濾），還是基於內容相似度的推薦演算法，難度從高到底都依次是：音樂-閱讀-電影。

對於ID為「樓船吹笛雨瀟瀟」網友的精彩回答，大家紛紛點贊支持，他是這么說的：

我覺得是各有所難，並不能說哪個難，哪個容易。推薦的成功率：公共決策對推薦的影響：判斷價值的建議：三者各有難度，但是個人在長期的習慣中可以對其中一種或者多種情景中加以選擇和實踐，但這也不是一蹴而就的事情，慢慢來吧。

你贊同哪位網友的觀點呢？

⑵ 網易雲音樂的歌單推薦演算法是怎樣的

1）冷啟動的時候基於熱度的推薦會比較多，推薦流行熱點音樂總是不會錯的。
2）在用戶使用一段時間，用戶行為達到一定樣本量以後，程序開始通過內容和社交關系邏輯產出內容，並且與熱門內容按照一定比例推送給用戶。
用戶所有的行為（包括下載/喜歡，評論，播放完成度，播放次數等等）都會以不同的權重呈現在後續的推薦邏輯中。

⑶ 哪個音樂app的推薦演算法比較好

現在很多音樂app,但是在手機上用得最多的算是網易雲和 音樂了，個人認為只是在手機上聽歌的話網易雲音樂比較好，電腦上需要下載音樂使用app的話，因為現在音樂資源和版權問題，各種音樂播放器比如酷狗，酷我，蝦米， ，網易雲都有各自特有的資源，

⑷ 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。

⑸ 網易雲音樂是一款怎麼樣的產品

跟那個非職業球員中相聲講的最好的運營狗的接入模式相同，做為一個偽民謠愛好者，接觸到了網易雲音樂，因為朋友圈中有一個真·民謠愛好者，不但愛聽還會唱，經常錄了自己的歌曲上傳，從此就被圈了粉了，於是自帶的播放器不再使用了，唯一在用的就是網易雲音樂。

最讓我心水的是，網易雲音樂的用戶真的酷愛評論，幾乎每首歌每首曲下面都能找到成百上千的評論，這些評論有些逗X有些確能讓你有找到知音之感，這點真的深得我心

好了，就這樣，我不吹牛B了，以前在壇子里問過SK2好不好用，一個妹子這樣回答我，我巴不得喝下去就這么好用。那你問網易雲音樂好不好用， 我只能說，你現在不讓我用，我跟你急了啊。！

······································我只是個什麼都想吐個槽的小透明···············································································

⑹ 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。

⑺ 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。

⑻ 網易雲音樂的私人FM和豆瓣FM的推薦演算法，哪個更好

前者，1、權重演算法是否根據用戶行為及時調整；2、用戶自己的品味。以前經驗不足的時候我也做過推薦，不過都是根據自我出發意淫出來的排序。曾經我做音樂推薦的時候一直有個念頭：與其讓用戶聽流水歌，不如帶用戶發現一首好歌，這樣的驚喜更大。這時候面臨的困境是要麼扒別人的數據（在別的平台證明過的好歌，小范圍流行的音樂），要麼自己辨識。且不說具備辨識品質的難度，單就是」引領品味「這件事就困難無比。所以理解用戶往往比改變用戶要安全的多。