推薦演算法實踐音樂歌單

❶ 推薦系統實踐的作品目錄

第1章 好的推薦系統 1
1.1 什麼是推薦系統 1
1.2 個性化推薦系統的應用 4
1.2.1 電子商務 4
1.2.2 電影和視頻網站 8
1.2.3 個性化音樂網路電台 10
1.2.4 社交網路 12
1.2.5 個性化閱讀 15
1.2.6 基於位置的服務 16
1.2.7 個性化郵件 17
1.2.8 個性化廣告 18
1.3 推薦系統評測 19
1.3.1 推薦系統實驗方法 20
1.3.2 評測指標 23
1.3.3 評測維度 34
第2章 利用用戶行為數據 35
2.1 用戶行為數據簡介 36
2.2 用戶行為分析 39
2.2.1 用戶活躍度和物品流行度的分布 39
2.2.2 用戶活躍度和物品流行度的關系 41
2.3 實驗設計和演算法評測 41
2.3.1 數據集 42
2.3.2 實驗設計 42
2.3.3 評測指標 42
2.4 基於鄰域的演算法 44
2.4.1 基於用戶的協同過濾演算法 44
2.4.2 基於物品的協同過濾演算法 51
2.4.3 UserCF和ItemCF的綜合比較 59
2.5 隱語義模型 64
2.5.1 基礎演算法 64
2.5.2 基於LFM的實際系統的例子 70
2.5.3 LFM和基於鄰域的方法的比較 72
2.6 基於圖的模型 73
2.6.1 用戶行為數據的二分圖表示 73
2.6.2 基於圖的推薦演算法 73
第3章 推薦系統冷啟動問題 78
3.1 冷啟動問題簡介 78
3.2 利用用戶注冊信息 79
3.3 選擇合適的物品啟動用戶的興趣 85
3.4 利用物品的內容信息 89
3.5 發揮專家的作用 94
第4章 利用用戶標簽數據 96
4.1 UGC標簽系統的代表應用 97
4.1.1 Delicious 97
4.1.2 CiteULike 98
4.1.3 Last，fm 98
4.1.4 豆瓣 99
4.1.5 Hulu 99
4.2 標簽系統中的推薦問題 100
4.2.1 用戶為什麼進行標注 100
4.2.2 用戶如何打標簽 101
4.2.3 用戶打什麼樣的標簽 102
4.3 基於標簽的推薦系統 103
4.3.1 實驗設置 104
4.3.2 一個最簡單的演算法 105
4.3.3 演算法的改進 107
4.3.4 基於圖的推薦演算法 110
4.3.5 基於標簽的推薦解釋 112
4.4 給用戶推薦標簽 115
4.4.1 為什麼要給用戶推薦標簽 115
4.4.2 如何給用戶推薦標簽 115
4.4.3 實驗設置 116
4.4.4 基於圖的標簽推薦演算法 119
4.5 擴展閱讀 119
第5章 利用上下文信息 121
5.1 時間上下文信息 122
5.1.1 時間效應簡介 122
5.1.2 時間效應舉例 123
5.1.3 系統時間特性的分析 125
5.1.4 推薦系統的實時性 127
5.1.5 推薦演算法的時間多樣性 128
5.1.6 時間上下文推薦演算法 130
5.1.7 時間段圖模型 134
5.1.8 離線實驗 136
5.2 地點上下文信息 139
5.3 擴展閱讀 143
第6章 利用社交網路數據 144
6.1 獲取社交網路數據的途徑 144
6.1.1 電子郵件 145
6.1.2 用戶注冊信息 146
6.1.3 用戶的位置數據 146
6.1.4 論壇和討論組 146
6.1.5 即時聊天工具 147
6.1.6 社交網站 147
6.2 社交網路數據簡介 148社交網路數據中的長尾分布 149
6.3 基於社交網路的推薦 150
6.3.1 基於鄰域的社會化推薦演算法 151
6.3.2 基於圖的社會化推薦演算法 152
6.3.3 實際系統中的社會化推薦演算法 153
6.3.4 社會化推薦系統和協同過濾推薦系統 155
6.3.5 信息流推薦 156
6.4 給用戶推薦好友 159
6.4.1 基於內容的匹配 161
6.4.2 基於共同興趣的好友推薦 161
6.4.3 基於社交網路圖的好友推薦 161
6.4.4 基於用戶調查的好友推薦演算法對比 164
6.5 擴展閱讀 165
第7章 推薦系統實例 166
7.1 外圍架構 166
7.2 推薦系統架構 167
7.3 推薦引擎的架構 171
7.3.1 生成用戶特徵向量 172
7.3.2 特徵?物品相關推薦 173
7.3.3 過濾模塊 174
7.3.4 排名模塊 174
7.4 擴展閱讀 178
第8章 評分預測問題 179
8.1 離線實驗方法 180
8.2 評分預測演算法 180
8.2.1 平均值 180
8.2.2 基於鄰域的方法 184
8.2.3 隱語義模型與矩陣分解模型 186
8.2.4 加入時間信息 192
8.2.5 模型融合 193
8.2.6 Netflix Prize的相關實驗結果 195
後記 196

❷ 大家給推薦幾首適合社會實踐PPT的背景音樂，主題是大學生農村支教，時間3-5分鍾…謝謝了

《最好的未來》
《和你一樣》
《陽光總在風雨後》
《神秘園》輕音樂，但他們大部分歌曲都非常適合北京音樂。

❸ 3分鍾輕鬆了解個性化推薦演算法

推薦這種體驗除了電商網站，還有新聞推薦、電台音樂推薦、搜索相關內容及廣告推薦，基於數據的個性化推薦也越來越普遍了。今天就針對場景來說說這些不同的個性化推薦演算法吧。
說個性化之前，先提一下非個性化。 非個性化的推薦也是很常見的，畢竟人嘛都有從眾心理，總想知道大家都在看什麼。非個性化推薦的方式主要就是以比較單一的維度加上半衰期去看全局排名，比如，30天內點擊排名，一周熱門排名。

但是只靠非個性化推薦有個弊端，就是馬太效應，點的人越多的，經過推薦點得人有更多。。。強者越強，弱者機會越少就越弱，可能導致兩級分化嚴重，一些比較優質素材就被埋沒了。

所以，為了解決一部分馬太效應的問題，也主要是順應數據化和自動化的模式，就需要增加個性化的推薦（可算說到正題了。。。）個性化的優點是不僅體驗好，而且也大大增加了效率，讓你更快找到你感興趣的東西。YouTube也曾做過實驗測試個性化和非個性化的效果，最終結果顯示個性化推薦的點擊率是同期熱門視頻的兩倍。

1.新聞、視頻、資訊和電台（基於內容推薦）

一般來說，如果是推薦資訊類的都會採用基於內容的推薦，甚至早期的郵件過濾也採用這種方式。

基於內容的推薦方法就是根據用戶過去的行為記錄來向用戶推薦相似額推薦品。簡單來說就是你常常瀏覽科技新聞，那就更多的給你推薦科技類的新聞。

復雜來說，根據行為設計權重，根據不同維度屬性區分推薦品都是麻煩的事，常用的判斷用戶可能會喜歡推薦品程度的餘弦向量公式長這樣，我就不解釋了（已經勾起了我關於高數不好的回憶）。。。

但是，這種演算法缺點是由於內容高度匹配，導致推薦結果的驚喜度較差，而且有冷啟動的問題，對新用戶不能提供可靠的推薦結果。並且，只有維度增加才能增加推薦的精度，但是維度一旦增加計算量也成指數型增長。如果是非實體的推薦品，定義風格也不是一件容易的事，同一個作者的文風和曲風也會發生改變。

2.電商零售類（協同過濾推薦和關聯規則推薦）

說電商推薦那不可能不講到亞馬遜，傳言亞馬遜有三成的銷售額都來自個性化的商品推薦系統。實際上，我自己也常常在這里找到喜歡的書，也願意主動的去看他到底給我推薦了什麼。

一般，電商主流推薦演算法是基於一個這樣的假設，「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」即協同過濾過濾演算法。主要的任務就是找出和你品味最相近的用戶，從而根據最近他的喜好預測你也可能喜歡什麼。

這種方法可以推薦一些內容上差異較大但是又是用戶感興趣的物品，很好的支持用戶發現潛在的興趣偏好。也不需要領域知識，並且隨著時間推移性能提高。但是也存在無法向新用戶推薦的問題，系統剛剛開始時推薦質可能較量差。

電商行業也常常會使用到基於關聯規則的推薦。即以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。比如，你購買了羽毛球拍，那我相應的會向你推薦羽毛球周邊用品。關聯規則挖掘可以發現不同商品在銷售過程中的相關性，在零售業中已經得到了成功的應用。

3.廣告行業（基於知識推薦）

自從可以瀏覽器讀取cookies，甚至獲得年齡屬性等信息，廣告的個性化投放就也可以根據不同場景使用了。

當用戶的行為數據較少時，基於知識的推薦可以幫助我們解決這類問題。用戶必須指定需求，然後系統設法給出解決方式。假設，你的廣告需要指定某地區某年齡段的投放，系統就根據這條規則進行計算。基於知識的推薦在某種程度是可以看成是一種推理技術。這種方法不需要用戶行為數據就能推薦，所以不存在冷啟動問題。推薦結果主要依賴兩種形式，基於約束推薦和基於實例推薦。

4.組合推薦

由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，並不像上文講的那樣採用單一的方法進行建模和推薦（我真的只是為了解釋清楚演算法）。。。

在組合方式上，也有多種思路：加權、變換、混合、特徵組合、層疊、特徵擴充、元級別。 並且，為了解決冷啟動的問題，還會相應的增加補足策略，比如根據用戶模型的數據，結合挖掘的各種榜單進行補足，如全局熱門、分類熱門等。 還有一些開放性的問題，比如，需不需要幫助用戶有品味的提升，引導人去更好的生活。

最後，我總想，最好的推薦效果是像一個了解你的朋友一樣跟你推薦，因為他知道你喜歡什麼，最近對什麼感興趣，也總能發現一些有趣的新東西。這讓我想到有一些朋友總會興致勃勃的過來說，嘿，給你推薦個東西，你肯定喜歡，光是聽到這句話我好像就開心起來，也許這就是我喜歡這個功能的原因。

❹ qq音樂的每日推薦演算法

這就是amazon發明的「喜歡這個商品的人，也喜歡某某」演算法，其核心是數學中的「多維空間中兩個向量夾角的餘弦公式」。

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)。

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 。

❺ 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。

❻ 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？

❼ 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。

❽ 網易雲音樂的推薦演算法比QQ音樂好一些嗎

QQ音樂好

❾ 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。

❿ 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。