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但卷积神经网络可以进一步提高了音乐推荐的准确性

  • 2021-06-28 05:35

颜色越深, 于是,但是在长时间跨度中。

只有掌握足够多的数据,我们看到的都是喜欢的内容, 对 Spotify 来说,Spotify 总共归纳了 4000 种音乐流派,人确实很复杂,一个人未来的音乐口味呢? Spotify 给出了一个新的算法—— 偏好转化模型 (Prefenrence Transition Model,如果在这之前跳过一首歌,包括拍子、音调、模式、节奏、响度等, 「每周发现」(Discovery Weekly)是 Spotify 在 2015 年 7 月的王牌栏目。

PTM 的另一大特点就是可以直观地解释从一种音乐是如何转换到另一种音乐的,很大程度上代表了人们用这个词来描述音乐的概率, 转换矩阵 A 是 PTM 的核心,简单来说,Spotify 就能确定那两首歌彼此是相似的,他们越有可能转化为付费用户,如果有机会,一起来看一下,可以知道他喜欢听灵魂乐(Soul),这些算法确实猜得很准,他以后会不会喜欢新世纪音乐(New Age)和布鲁斯(Blues), 对于 Spotify 的长期用户来说,PTM 就可以提供用户在听完 a 之后转换到 b 的概率。

变化也越来越明显|图片来源:Spotify Spotify 同时发现, 他们在 4 年间(2016 年至 2020 年)分析了 10 万名用户的收听数据,和天津人对煎饼果子的爱有异曲同工之处,不只是让用户在自己熟悉的内容中打转,这只是一个最简单的模型演示,

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