各种音乐网站,都没有打算做这个么?

2015-04-28 20:23:42 +08:00
 thinker3
可以给听过的音乐打分,-10 to 10, 用来计算用户之间的音乐偏好相似度,以乐会友嘛。
是不是计算量太大,所以大家都不做?
4382 次点击
所在节点    奇思妙想
23 条回复
kslr
2015-04-28 20:32:28 +08:00
给你推荐的音乐已经有了,但是按照收藏推荐的没必要
msg7086
2015-04-28 20:32:42 +08:00
这是要把音乐站做成圆角平台的赶脚?
index
2015-04-28 21:15:41 +08:00
xiami的这个功能大概是你要的 :http://www.xiami.com/relation/congener
thinker3
2015-04-28 21:19:18 +08:00
@msg7086 什么平台?不懂
thinker3
2015-04-28 21:20:09 +08:00
@index 粒度不够细啊
yiciyuansky
2015-04-28 21:32:36 +08:00
目前没见过,不过现在用网易云音乐,推送的音乐还算是一半精准。但是音乐社交,是不是天天动听搞了,不用的那年好像加了个人中心的功能。
thinker3
2015-04-28 21:45:17 +08:00
@yiciyuansky 我还是更关注相似的人。我觉得音乐偏好度相似的人,在心理学的角度是相似的。
mongodb
2015-04-28 21:46:50 +08:00
连喜欢同一首歌的原因都不一样,怎么可能匹配到人。。。
thinker3
2015-04-28 21:56:15 +08:00
@mongodb 所以就要用很多首都打过分的歌的数据去找啊,所以计算量就大了
KyoHiroki
2015-04-28 22:05:06 +08:00
不需要打分,根据你听一首歌的次数和频率足以判断你对这首歌曲的喜好程度,这个事情last.fm已经做了很久了
thinker3
2015-04-28 22:24:24 +08:00
@KyoHiroki 但是讨厌程度就不好判定了吧,这个和喜好程序是同等重要的。
icylogic
2015-04-29 09:00:52 +08:00
这个区间太大了,你觉得四分和五分有什么区别。。
我觉得通过变相的方式实现-1,0,1就足够了,比如不感兴趣/垃圾桶,播放时多次跳过,喜欢/收藏/多次完整听完。
bjzhush
2015-04-29 09:00:56 +08:00
建议你去看看《推荐系统实践》这本PDF,里面介绍的很详细
对于音乐来说,-10 到10 细致过度了,就douban的红心和垃圾桶就很不错
february2
2015-04-29 10:06:31 +08:00
貌似之前豆瓣做过
VirgilMing
2015-04-29 13:45:38 +08:00
@bjzhush 算法上确实是,但光红心和垃圾桶……似乎也不够吧?楼主要的不是猜你喜欢,而是用兴趣图谱找相近的用户
(虽然我觉得这是个伪需求……金属乐圈子里互相看不顺眼的太多了)
missqso
2015-04-29 14:02:42 +08:00
太过于细致了,虾米的五星我就觉得选择恐惧了,5星我还是能够准确定义:非常喜欢的、百听不厌的。
2 3 4星我每次都使用得特别犹豫。
pheyer
2015-04-29 14:15:02 +08:00
大部分用户很懒,收藏对于它们来说就够了
Actrace
2015-04-29 17:06:10 +08:00
zerh925
2015-04-30 13:45:06 +08:00
推荐算法哦。看上去很简单,其实做起来还是挺麻烦的,稍微接触过一点。
sammo
2015-05-01 11:54:52 +08:00
我觉得可以。目前来说,“以乐会友” 并没有做得特别好的网站。设想一个比较极端的场景,有一个人是某某歌手的狂热粉丝,然后想加入一个某某歌手中国大陆官方歌迷会。LZ说得这个东西刚好可以让这个人快速地和歌迷会里的人熟悉起来,中介就是某某歌手的某某歌曲 … 以乐会友的意思是在这个歌迷会中,找到和自己格外易趣相投的人 (比如他人都喜欢一些传唱度很高的歌曲,只有我和他对某一首很好听但是没红起来的歌都很喜欢,那么我和他可以有得聊了。 ) 因为是歌迷会,所以大家都至少保持一个开放的交朋友的可聊的态度而不是时刻都塞着耳塞。这两种都是喜欢,但有社交潜力还是热情的歌迷会而不是在不确定人家是否喜欢聊天的情况下强推来的社交

喜欢很多歌,常用红心 自建精选集。希望能在某一个歌手的歌曲们里有粒度更高的评判,并找到同好

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