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[核心提示] 對于很多音樂愛好者來說，應用推薦里沒有喜歡的歌，常常會成為他們的怨言，個性化推薦為什么會那么難，網易云音樂對此有著他們的看法。

5000 萬的用戶，3200 萬個用戶自主創建歌單。網易云音樂在一年半的時間內交出了不錯的答卷。走社交化，媒體化和個性化路線的網易云音樂已經成功摸索了前兩步，而在個性化上，網易云音樂還沒有給出它自己的答案，事實上，移動音樂類應用都難以真正做到針對用戶的個性化。

云音樂上的私人 fm

2013 年 4 月 23 日網易云音樂正式上線，彼時在線音樂領域已經聚集了百度、QQ、多米、蝦米、酷狗、酷我、千千動聽七大應用，相繼完成了各自的用戶積累。

截至 2014 年第 2 季度，酷狗音樂以 17.0% 的市場份額仍處于行業領先地位；酷我音樂以 14.6% 的市場份額位居第二；QQ 音樂位居第三；天天動聽，多米音樂，百度音樂、蝦米音樂則位居其后。

各大音樂類應用的功能也趨于同質化，作為移動音樂領域的遲到者，丁磊把網易云音樂定位為一種「移動音樂社區」的新形態，并在內容上爭取做到差異化，比如歌單的建立和 DJ 的引入。

在網易云音樂近日推出的 Android2.1 的新版本中，私人 fm 成為音樂迷們一個值得關注的功能，與豆瓣 fm 所不同的是，網易云音樂的私人 fm 更加注重網易媒體資源的聚合，用戶不僅可以聽到曲庫中的歌曲，還可以聽到相聲，英語節目，托福等等。而在「每日歌曲歌曲推薦」中，通過設置「不感興趣」的功能，可以優化個性化推薦。

可以看出，在社交化，媒體化之后，網易云音樂此次的改版則著重針對個性化。這是目前在線音樂應用同質化的一個突破口。

「沒法做到真正的個性化」

在很多領域，個性化推薦一直被頻頻提及但也一直受到爭議。我們知道，目前流行的推薦系統基本上通過三種方式來聯系用戶興趣和物品。第一種方式是通過用戶喜歡過的物品：可以給用戶推薦與他喜歡過的物品相似的物品，這就是基于物品的算法（item-based）。

第二種方式是通過和用戶興趣相似的其他用戶：可以給用戶推薦那些和他們興趣愛好相似的其他用戶喜歡的物品，這也是前面提到的基于用戶的算法（user-based）。

除了這兩種方法，第三個也是最重要的方式是通過一些特征（feature）來聯系用戶和物品，可以給用戶推薦那些具有用戶喜歡的特征的物品。

基于物品和基于用戶的算法偏向技術。而打標簽的方式則偏向人工。個性化推薦就是通過人工加算法的方式實現的。著名的潘多拉電臺就在 2000 年發起音樂基因組計劃，進行這樣的嘗試。

這個計劃將一群音樂家和愛好音樂的技術人員聚到了一起，他們在每首歌上花上 20 到 30 分鐘的時間，通過一個個基因，來描述一首歌的音樂旋律、和聲、節奏、樂器、譜曲、編排等。為了保證統計上的可靠性，10% 以上的音樂不止有一個音樂家去分析。

這是一個耗時耗力的工程，比如潘多拉的曲庫是由 400 多名專業音樂人士花費大量的時間整理出來的。盡管這樣，可能推薦的內容仍然會讓用戶覺得不合口味，費力不討好。

網易云音樂的高級總監王磊告訴極客公園，現在的所有移動類的音樂應用，包括國外比較受歡迎的 spotify, 都沒法做到 100% 的精準和真正的個性化。

更偏向右腦的嘗試

與亞馬遜購物推薦不同的是，音樂本身跟情感，情景，心理狀態等感性因素聯系得更為緊密一些，這種體驗更加偏重于右腦。

之前?jing.fm 創始人施凱文在接受采訪時就提到以對用戶的描述進行語義分析來推薦音樂。

偏向右腦的嘗試本身就存在不確定性。王磊介紹說，目前網易云音樂的團隊中，編輯和一些合作的 DJ 已經加入到給音樂進行人工打標簽的隊伍中，這個隊伍目前有十幾人，在五十多人的團隊里不算少數。

投入精力去做這樣的事在網易云音樂看來是值得的?！肝覀兊那鷰煊?500 萬首音樂，大多數人聽到的歌曲在 1000 首以內，在這個范圍內可以相對準確，但一旦擴大，就會存在不準。所以在個性化推薦中會推薦一些歌曲，不能保證他一定喜歡，但希望帶來驚喜?！?/p>

這種推薦過程中不確定帶來的驚喜也是服務于網易云音樂的一個偏向公益性的目標：提高國人的音樂水平。

對音樂的追求可以在一些很小的細節中體現，一位技術朋友發現，網易云音樂調用 App 的協議是 orpheus，orpheus 是古希臘神話中的一位傳奇人物，賦予世間萬物以音樂天賦。

來源：極客公園