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　　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。

　　所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,或其他已注册已经用户的热门喜好。

　　这样的数据在算法模型里叫做特征,也就是通过政治史这些历史行为数据中的特征,推荐算法可以非常精准的个性化推荐。在几年前,网易云在我看来音乐其实还没有那么“神”,很多委命莫名其妙,但是已经现在的算法相对来说已经极其精准了。

　　在说歌单的同时,看看也会给大家看看网易和云音乐这个APP里一共有哪些地方用到了推荐算法,

　　算法,有时候常常打开的广告会不会一样,有时候会重复。全屏广告费用很高,假如不是独占类型的,那被用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,重新配置则有可能是按照广告商的要求储存起来。18年之前没有这个广告功能,但是网易要恰饭的,能理解。

　　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。因为二者之间本质上很相似,这里只谈FM的算法。

　　私人FM和单曲、歌单所推荐的最大区别是,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注目你的瞬时兴趣。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用到的具体内容方式是由“播放、喜欢、切歌”来判断用户对推荐结果的喜好程度。使用的算法应该编程语言是相似性召回和基于用户、基于内容的协同过滤三合一,这一点和单曲所推荐很相似,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理解为歌曲一个由动态变化的推荐歌曲共同组成的歌曲序列,这里面应该使用了深度学习算法中的“下一项推荐”模型来生成,用到的可能有Transformer或GRU/RNN模型。

　　实时推荐的意思是,上一首是“lemon”,如果你听完了,那么下一首可能会给你推荐米津玄师的另一首歌,或者相似的中文翻译歌。如果我在听小英雄的OP,但没听完就切歌了,那么序列中的下一首本来是冰海战纪的ED,此刻可能可能将就会变为一首英文流行歌。

　　场景三,主页推荐/b,这块包含的比较多,最主要的是“推荐歌单”功能,

　　这里用到的是单曲所推荐,下述算法不难想到,从我的每日推荐歌曲整体而言,基本是,

　　每个部分每种甚至分配有不同权重,权重高的,推荐的位置,排序机制,就会靠前,权重低的则会靠后。比如我的列表里,蓝莲花排名第一,但是我最近并没有听过蓝莲花,也没颇感兴趣许巍的歌。但是我听过民谣/电音标签类的歌曲,并且很容易猜到,听过这个标签的人则,基本泰舍听蓝莲花,热门,。那么我的列表里,第1项和第4项的权重应该是更高的。

　　现在的算法几乎都是千人千面,所以每个用户都有自己的个性化匹配机制,也就是张三的权重和李四的权重是不同的,这也反映出一种个人喜好。而相对于FM,这里的推荐更关注用户的长期天份。由用户最近一个月、一个周的行为数据构成。

　　上面这4种只是主要所推荐方式,在具体应用时,算法甄选团队会有更多机制来筛选这些歌曲并在列表内排序,提高对新用户、不活跃用户的推荐精确度,而这里用到的算法有协同过滤,相似性基于信息内容召回以及相似性召回等。对算法具体解法原理感兴趣的可以自行搜索,这里不展开讲。

　　点进“歌单”按钮,会跳到一个歌单广场,但是我平时不怎么用,这里和主页放在极力推荐歌单放在一起讲,因为理应两个模块的算法应该是一样的。

　　推荐歌单是网易云音乐的主要曲库流量通道,95%以上的客户端每天打开APP会首先看这些所推荐歌单。推荐歌单算法,网易云在全球范围内都属于做的很不错,因为歌单这个东西和歌曲不一样,里面有很多首歌组成,并且每首歌的相异调性有可能相似,也有可能不同,比传统推荐要当更难。B站、Youtube都有类似算法,比如通过用户的收藏夹推荐相似的收藏夹。

　　歌单有个特点就是UGC,用户生成内容,,UGC歌单是实时的,即用户有收听歌曲行为后不法行为可实时会带来推荐变化,比如刷新一下,会推送不一样的歌单给你。

　　电台引荐就是以前的FM频道,现在整合了很多栏目。基本的流程和推荐算法其实和上面的歌单推荐一样,只不过歌单变为了电台,推荐的依据也从歌单里的歌曲、评论、收藏、用户,变成了电台的听众、主播、标签等。

　　网易云音乐以前总是被人说清高、不接地气、评论太文青。现在这个云村广场,为了回答这个风险问题,我第一次点进去可看,,就是云音乐开始云接地气的说明。点进去,我责怪自己打开了抖音+快手。

　　这里用到的短视频推荐算法和快手、抖音一样,使用短视频的属性、标签和用户的风味、标签做匹配,相似性的或者比较热门的就进行推荐。具体流程也是先召回索性排序,可使用的模型较多,这里不好猜。不过短视频时代,最取材吸引眼球的就是图里这种素材,比什么数据结构都好使。

　　这里的动态推荐算法和朋友圈一样,但是比朋友圈简单,就是按你的高度关注的人的动态,以时间倒序,最新的排在极其前面,进行排序。

　　视频是云音乐后来推出的一大功能,应该也是按照短视频推荐的技术手段来进行精准推荐,不同点在于这些视频主题更加明确,比如第一个就是华晨宇的采访,直接推送给听过华晨宇歌曲、买过华晨宇专辑的用户即可。

　　比如下面这个歌单,在我全碟的推荐歌单列表中出现过不下100次,我怀疑给每个听过英文歌的用户使用者都推了这个歌单,在座的如果有人听过,麻烦评论区留个“1”,一起验证一下。

　　这样的问题在于,越是热门的歌单越容易得到曝光,曝光越多也就越热门,而新歌单就很难得到提前曝光。这个问题在很多APP上都存在,解决目前方法也比较成熟。

　　可以看到,从2021年开始,云音乐的算法团队做了改进,把基于热门的召回大大降低了权重,所以现在这种现象在不断增加逐渐减少。

　　现在很多推荐算法存在一个致命问题,就是重复推荐。在云音乐里,当你听过一些歌曲,就使劲传送相似的歌曲,比如我有一次听了小鳄鱼,之后就张口给我推儿歌,这很容易引起用户的憎恨。

　　这其实是推荐解法中著名的EE,Exploitation,Exploration ,问题。 EE问题中的 Exploitation ,开发,就是,对用户比较确定的兴趣,当然要尽可能迎合用户口味,而 Exploration ,探索,就是,光对着用户已知的兴趣使用,用户很快会腻,所以要不断探索用户新的兴趣才行。

　　如何解决这个环境问题,我想云音乐一定使用了 BANDIT一类的强化学习方法不断加强来最优化,下面举个例子帮助我大家理解,

　　一个赌徒,要去摇老虎机,走进赌场一看,一排老虎机,外表一模一样,但是每个老虎机吐钱的概率可不一样,他不知道每个老虎机吐这笔钱的概率分布是什么,那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢,

　　最好的法律条文是去试一试,不是盲目地试,而是有策略地快速试一试,这些策略就是 Bandit算法。假设我们已经通过一些数据,得到了当前每个老虎机的吐钱的概率,如果想要获得最大的收益,我们会一直摇哪个吐钱概率最高的老虎机,这就是 Exploitation 。

　　但是, 当前获得的信息并不是老虎机吐钱的真实概率,可能还有更好的老虎机吐钱概率更高, 因此还需要进一步探索,这就是Exploration 。

　　最后,云相像音乐里很多模块的推荐算法其实都非常相似,但因为具体实施的算法团队不同,细节上才肯定有所差异,视觉效果也不会完全一样。对于 EE问题的解决, 以及如何提高用户粘度,想必算法团队也做了很多尝试,所以才有了这几年视窗、体验的不断改善。

　　其实,有个问题不解决,推荐算法做的再好也没用——版权。所以网易云音乐的未来将何去何从,让我们能保持关注吧。