音乐推荐系统比较调研(2)之场景推荐

几个月前，我在 《音乐推荐系统比较》中针对协同过滤中的item-based相关推荐，粗略对比了下不同音乐产品推荐系统的效果。最近听虾米音乐比较多，被里面一些场景推荐的小心思惊喜了，于是专门截了屛，收集了些他们的推荐策略分享出来，希望能对推荐相关的产品设计提供一些思路。

先总结一下我的观点：

我们经常听到做推荐系统的说到场景推荐，比如早上起床给你推荐什么，晚上睡觉又适合给你推荐什么；虽然听过这么多，但我觉得虾米是少有的能把场景推荐落地地很好的；

算法，数据，系统是推荐系统三个重要的方面，还有一个更重要的方面是专业知识（domain knowledge）, 我在第一篇中也提到，做音乐推荐的应该懂音乐，做电影推荐的也需要懂电影，因为只有这样才能验证算法的推荐结果是否合理，模型哪里还需要调整；我想虾米音乐甚至不一定经过了推荐算法的计算，而更有可能是资深音乐编辑人工推荐就挠到我心。所以，我也想补充，在强调算法精确性指标的同时，也许更应该分相当的精力在音乐本身上，解决类似于什么是好音乐，音乐与音乐之间有何种关联关系，人与音乐之间如何发生化学反应又如何把人和音乐连接起来等最基本的问题。（这里只讨论首页歌单的推荐，不包括歌曲的相关推荐，后者确实需要协同过滤算法才能找到海量歌曲间关系的）

好了，话不多说上图

- 早上的推荐（还元气起床歌呢，哈哈）



- 起床之后你一般做什么？



- 吃完早餐犯困再打个小盹？







- 打开赖床的歌单，看看有什么？









（到底是通过文本分析出有sleep这样的关键词，还是通过图像分析有sleep的画面？或者 是音乐编辑听过这些歌，后来找到了赖床与这些歌的联系？）

- 工作时你一般喜欢听什么？



我确实喜欢没有歌词的纯音乐，一方面可以把周围嘈杂环境的影响排开，同时我也不希望 自己的思路被太多歌词和人声的音乐干扰

- 有一次到了饭点儿，偶尔打开虾米，发现当时它给吃货量身打造了一个

《好吃的歌》的歌单，我看了下里面的歌，居然都跟吃的有关，什么冰糖葫芦，蛋炒饭，居然还有日本歌在讲 青椒肉丝，太逗了~









这是下班之后运动的歌单



（看到 “下班下班！！”这样的号召语，我猜如果你下午5点犯困的时候正好打开它，心里一定也这么喊的吧）

意外的发现还有叫 《肚子一圈肉》的歌，听完乖乖点了个赞





好了，那么晚上呢





最后，还有根据季节推荐





*”知了也睡了 安静地睡了

在我心里面 宁静的夏天”*

– 梁静茹的《宁夏》

截了这么多图，大家可以看到，只要你想，音乐几乎可以覆盖你一天任何一个时间段的使用场景。无论是起床，早餐，晨练；还是下午茶，下班，晚上躺下。虽然人跟人之间喜好有很大不同，即使你的心情想法随时都在变，但归纳起来，你我起床时想听的歌其实都差不多的，应该都是那种积极，阳光，能提神的风格；而该吃早餐了，林俊杰的《豆浆油条》这样的歌又能勾起你的食欲和暖暖的温馨。

听得多了，你会发现，虾米音乐给你推荐的歌单，里面似乎都藏着编辑者的小心思，俏皮，逗逼，或者说鲜明的个人色彩。他或她也许听了很多歌，被这些歌感动过，于是仔细琢磨了歌词，也许有时躺在床上发呆时正好放到一首歌，觉得特别适合当下的情境听，就加到了歌单里，慢慢积累下来也就成了专业的场景推荐。

其实推荐算法的原理归根结底也是这样的吧。