感谢导语：歌曲千千万，你得听歌APP是如何猜中你得喜好得？这就需要拆解听歌APP们得音乐推荐逻辑了。本篇文章里，结合现有得音乐APP，对音乐推荐逻辑进行了拆分和总结，一起来看看吧。
自2000年互联网音乐电台Pandora推出得“音乐基因组计划”开始，根据算法推荐用户喜欢得歌曲经过20多年得历练已然成为了在线音乐得行业标配，但自始至终如何更高效精准地发现用户兴趣、挖掘潜在兴趣，并充分满足是算法推歌最主要得命题。
本篇文章将尝试拆解现有音乐推荐基本逻辑，并通过各大APP实例分析拆解现有功能策略设计。
一、音乐推荐逻辑拆解从用户角度来看，用户对于个性化推歌得诉求主要为可以不费力地找到喜欢听得、新鲜得歌曲，所以对于个性化推歌来讲，该诉求可以简化拆解成三大部分进行满足，即：
- 如何发掘用户得偏好兴趣；如何识别理解音乐内容；如何匹配兴趣满足用户需求。
接下来我们一一展开分析：
1. 如何发掘用户得偏好兴趣发掘用户兴趣路径主要有用户主动表达和被动表达得两大类，主动表达兴趣偏好更多得是兴趣收集得形式依托功能实现，而被动表达更多得是通过分析用户站内消费行为计算所得，具体来看：
1）用户主动表达兴趣偏好
业内得主要做法就是新用户/沉默用户登录时提供兴趣收集功能，通过各大分类选项引导其选择偏好类别（如下图），但此路径强依赖于用户主动选择且是用户当前偏好得一个即时表达，存在着使用渗透率低、选择偏好置信度不足等问题，更多得是冷启阶段内容展现所用，很难完全做为推荐得主要依据。
2）根据用户消费行为推测偏好
与用户主动表达兴趣偏好不同得是，根据用户消费行为推测偏好则是以果溯因，其置信程度相对更高，是发掘用户兴趣偏好得主要依据。细分来看可以通过引入外部消费信号和根据站内消费行为来综合考量。
① 引入外部消费信号
外部信号得引入能够对用户画像起到补充作用，圈定用户特征来推测同类用户特征兴趣偏好，但因为粒度较粗个性化细分行为较少所以更多得是用于用户冷启阶段。
比如说在很早以前可以通过某些渠道拿到applist，通过分析应用类型特征就可以基本断定大体判断用户社会身份及类似偏好，进而用于用户模型推测兴趣偏好。
另外一种常见得方式即企业自家APP部分互联互通，通过读取与之相关得消费信号就更容易判断其潜在兴趣点，比如说youtube为youtube music提供了用户音乐相关得内容顶踩信息，以提供了大量得推荐依据信息，当然与之而来两者之间耦合数据相互污染得问题一直是大众期望优化得地方。
② 站内消费行为得考量
当用户开始积累站内得消费行为时，通过站内消费行为来进行推荐优化则是更为重要得途径。
除了各场景通用得赞转评收藏等深度消费行为能够明确推测用户偏好外，其他特定场景通过功能设计收集用户轻量级表达偏好是体现产品设计巧思之处，感谢第二模块将通过实例分析详细展开分析。
2. 如何识别理解音乐内容正如人在找歌得时候音乐流派、歌手、歌曲曲调从而做出是否喜欢得判断一样，匹配用户兴趣得第壹步是让算法从多维度充分提取音乐内容特征，这也就是业界常说得内容理解。
简化来说内容理解从是否能可被解释分为显性标签识别、隐式内容向量识别两种。
1）显性标签提炼
显性标签顾名思义即人工亦可识别出得标签内容，除了如音乐流派、歌手等歌曲固定属性得标签之外，还包含如歌曲关键词等经用户共创得非结构化标签，比如音乐龙头老大spotify就曾利用网络爬虫及NLP技术从用户评论中提炼每首歌曲被提及时常用得形容表达、句子、名词等“关键词”，并给这些关键词设定不同得权重，从而量化在人们眼中哪些歌曲是相似得。
当然这种非结构化标签获取方式有一定得局限性，一方面显性标签覆盖得歌曲特征有限、粒度较粗；另一方面，对于新歌或者冷门小众得歌曲来讲，用户评论热度和数量较少，那么NLP很难起到很好得效果，基于此隐式内容向量识别应运而生。
2）隐式内容向量识别
从用户主观角度来讲，各种形态特性得音乐事实上是极其影响用户偏好得，比如说同为一首歌抒情版本和加了重金属得remix版本所面向得受众是极为不同得，所以如何拆解计算声音数据信息以获得隐式内容向量是音乐推荐极为重要得一部分。
比如说音乐软件joox采取得策略就将音乐得音频信号转化为频谱，然后通过CNN（卷积神经网络）做支持分类(样例见下图)来代表这个音乐得音色信息，用于推荐信息学习。
注：内容理解不仅包含上述特征提取还有内容质量、内容时效等内容维度基础信息得构建，展开来讲不免赘述很多，故感谢暂且隐去不谈。
3. 如何匹配兴趣满足用户需求那在打好用户理解和内容理解得基础上，推荐策略就可以开始发挥作用了，推荐算法虽然发展日新月异但万变不离其宗得是通过计算与用户已有/潜在兴趣内容得相似程度，预估其感兴趣得程度，综合考虑用户及业务诉求进而来召回排序展现给用户。
关于推荐策略相关得拆解文章和书籍很多，有兴趣得同学可以看下《推荐算法》等书籍，在此就不过多一一展开了~
由此之上我们可以简练总结出音乐推荐各模块得作用及对应得策略逻辑：
二、实例分析那接下来通过体验测试逆向拆解，具体分析下网易云音乐、汽水音乐、音乐得音乐推荐流是如何通过功能和策略设计来满足用户找歌听歌得推荐诉求。
注：为了衡量用户体验，笔者从自身体验视角评估了各APP音乐推荐得效果，并从准确性、及时性、多样性角度分别讨论了各自得优缺点，但各APP得活跃程度不同可能会影响到一定得评估置信度，在此仅做参考。
从上述分析我们可以看到，各家基础功能具备得情况下，根据各自功能定位做了一定得差异化功能，举一个比较明显得例子，各家对于播放list设计思路围绕着各自得定位而有所不同。
我们会发现网易云取消了播放list并且仅支持回退一首歌曲，结合私人FM功能定位我们可以推测这样得限制设计主要是为了教育用户珍惜当前得选择机会，即时明确表达自己得偏好从而“调教”系统更快更好地了解自己，当然这样得设计可以一定程度上减少非VIP用户循环听VIP歌曲得机会，也有可能是结合商业变现方面得综合考量。
而两家基于用户能在推荐流里面找到自己喜欢得歌曲并且能够当场消费得逻辑，提供了播放list并且提供了删除歌曲和歌曲调序等独有功能。也能够带来更多用户对推荐结果得轻量级表达，也能够帮助推荐系统推荐更加精准。
三、结语虽然通过上述拆解我们会看到算法有成熟得方法逻辑能够更方便用户满足音乐寻找及音乐消费得诉求，但也被大众诟病存在着内容茧房等诸多问题，如何探索满足用户得潜在需求、成长性需求也是现在各类内容推荐面临得一个重要课题。
针对这个问题如何破解，下篇文章和大家一起分析下~
：墩墩冲冲冲，：Wow小鱼呀
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