网易云音乐每日歌曲推荐背后的秘密

还记得之前火遍大江南北的《南山南》吗?

一时之间掀起了一股民谣热

自那以后

许多小伙伴的网易云每日推荐歌单

就变成了各式各样的民谣

喜欢摇滚乐，流行乐，英文歌的

小伙伴们也是如此

那么你清楚它的工作原理吗？

网易云是如何做到

准确地向用户推荐符合口味的歌曲？

Let’s go！

这是就是给内容分类，是每个平台推荐前要做好的准备。简单说就是把音乐贴标签，把相同/相似标签的音乐归到一块，所以一首歌可能会被归到多个类别里，比如说同一个歌手的歌、同种曲风或者表达某一个情绪等等。

其次对用户听音乐行为建立评分规则有助于更好分析用户的喜好从而进行更精确的推荐，比如以下行为：

仅作举例，规则应该根据用户明确的行为来建立

制定评分规则后，就可以得到每个用户和该用户相关的每首歌的一个得分，那么根据这些数据就可以给用户建立相应的模型从而为其做精确推荐。

同为举例随意列的数

常用的计算相似度评价值的体系有两种：欧几里得距离和皮尔逊相关度。后者有点复杂，这里简单介绍欧几里得距离。
欧几里得距离非常直观，如下图，根据上面得出的评分，我们可以制作二维图，简单明了看出用户在哪个位置，比如 A 用户就与 D 用户距离最近，所以可以给 A 推荐 D 喜欢的歌曲。

如果还没看懂？

别急

还有简化版本

你经常听民谣，喜欢的歌曲很大一部分都是民谣，于是网易云音乐把你归到了民谣这个群体，民谣这个群体里面还有一个人叫赵雷，有一天赵雷听了一首歌叫《成都》并且点了喜欢和收藏。系统发现你并没有听过这首歌，于是在后面的某一天，网易云音乐悄悄的把这首歌放进了你的每日推荐里面，你一听，真好听。这只是最简单的情况，而网易云音乐的推荐远没有这么简单。