推荐算法可以通过APP表现进行反推,不会100%准确,但应该也八九不离十。
推荐依据
推荐算法不是无根之水,它必须借助用户的数据才可以进行推荐。即使是冷启动,也需要获得你的微博、微信(你的登录方式)或其他已注册用户的热门喜好。
具体的数据包括:
浏览记录页面停留时间歌曲播放次数点击歌曲但未播放记录点击歌曲且播放完成记录歌曲、歌单、歌手的收藏记录歌单播放次数和歌曲所属标签个人属性(性别,年龄,地理位置等)
……
这样的数据在算法模型里叫做特征,也就是通过这些历史行为数据中的特征,推荐算法可以进行非常精准的个性化推荐。在几年前,网易云音乐其实还没有那么“神”,很多推荐莫名其妙,但是现在的算法相对来说已经非常精准了。
推荐算法
在说歌单的同时,也会给大家看看网易云音乐这个APP里一共有哪些地方用到了推荐算法:
场景一:开屏广告(按用户画像推荐/全量发布)场景二:私人FM(实时推荐)场景三:主页推荐-每日推荐、歌单推荐、电台推荐(搜索召回排序、多因素加权)场景四:云村推荐-云村广场、好友动态(搜索召回排序、多因素加权)场景五:视频推荐(根据历史行为精准推荐)
场景一:开屏广告(按用户画像推荐/全量发布)
算法:有时候打开的广告会不一样,有时候会重复。全屏广告费用很高,假如不是独占类型的,那这块用到的可能有一些简单的人群匹配或者用户画像。如果是单次广告独占,则有可能是按照广告商的要求投放。18年之前没有这个广告功能,但是网易要恰饭的,能理解。
场景二:私人FM(实时推荐)
私人FM和电音位于个人主页的头部位置,用户点击率非常高。因为二者本质上很相似,这里只谈FM的算法。
私人FM和单曲、歌单推荐的最大区别是,歌单推荐是一次性生成一个歌曲/歌单列表,但FM只推荐下一首,没有“上一首”功能,这意味着推荐算法会更关注你的瞬时兴趣。因为FM只有喜欢、听完、切歌三种反馈,相对来说比歌单推荐要简单很多,但相对的,信息也少了很多。
可以推算,FM用到的具体方式是由“播放、喜欢、切歌”来判断用户对推荐结果的喜好程度。使用的算法应该是相似性召回和基于用户、基于内容的协同过滤三合一,这一点和单曲推荐很相似,甚至两个功能都使用了用一套推荐算法。
FM有个额外的要求是实时推荐,可以将私人FM理解为一个由动