大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于QQ音乐的用户推荐算法的问题，于是小编就整理了2个相关介绍QQ音乐的用户推荐算法的解答，让我们一起看看吧。
谢邀
这个问题就要见仁见智了，从大数据来看，QQ 音乐合并了酷狗和酷我音乐，其本身的音乐库版权已经领先其他音乐类APP 。
至于推荐的音乐不好听，我大胆的猜想是不是它的推荐机制或者算法与其他不同，再者就是虽然整体音乐库扩容了很多，但音乐质量却普遍不高。
建议楼主去网易云音乐，云村的个推简直比大姨妈都贴心
一入抖音深似海，可以说，一出爆款就能带火整个品牌，也就成了商家品牌营销的香饽饽，从15s短视频的下半场里胜出，可见其系统持续输出爆款的强大能力。
那么这就必须了解算法背后的逻辑：流量池，叠加推荐，热度加权及用户心理追求。看完下面图片你就可以理解抖音的大致算法。
形象点说，算法就是月老手上的红绳，将抖音平台的内容与潜在的受众牵在一起。
围绕用户需求，从内容、环境和人的三个维度，将一个新上传到平台的内容，抖音算法会分析整个视频的特征：
视频质量：优/良/中/差
主题：科普/职场/考学/才艺/生活/母婴育儿
时效性：1小时/12小时/24小时
.......
当新用户进来，他在抖音上的所有操作都会被算法记录下来，算法会从该用户的阅读量、转发、点赞、评论等角度来分析他的性别和性格特征、兴趣爱好、观看偏好等，从而描绘出一个较为精准的用户形象。
除此之外，结合用户所处的环境，抖音算法还会进一步分析用户的状态：
通过地理位置推送同城内容
记录用户登录App的热门时段
从用户内容偏好度来匹配推送的内容
......
抖音算法正是基于这三个维度进行分析，来判断该在什么情况下给用户推什么样的内容。
在用户刚下载完抖音还未登录时应该是随机的热点推荐。然后根据用户的浏览习惯（比如男生在看到美女的短视频时停留时间相对较长）来推断用户的性别、年龄等人口统计学特征进而进行相关的内容推荐。当给用户打够标签后，可进行基于标签的推荐。
在用户登录之后可根据第三方登录信息或者注册时候的信息来进行基于内容的推荐。这里的内容可以是用户层面的注册信息，也可以是短视频层面的文本信息以及视频信息。
当然在拿到用户与产品的交互记录后，可以很方便的进行基于协同过滤的推荐，即跟我很相似的用户A喜欢看短视频1，那么我也有很大可能对短视频1感兴趣。这里的相似用户就是根据用户的历史浏览记录来得到的。
最近异军突起的深度学习领域在图像、文本等领域都有很好的性能，当然不排除抖音将深度学习技术应用到短视频推荐上。
最后，任何一个成熟的产品都不是单一算法来实现的，肯定是多种推荐算法的有效融合，热点推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于深度学习的推荐等，还要考虑到上下文信息，比如用户在什么地点、什么时间段该推荐什么内容比较合适等。
你好。抖音的话，首先你拍摄视频的时候，要注意内容一定要是原创！这个非常重要。不要照搬其它抖音视频的内容来拍摄（如果不是原创的话抖音会减少对你所发布的视频的推荐）！
其次，不要有什么不文明的内容出现。以上这两点是非常重要的。
如何利用好抖音推荐算法呢？
1、流量池
抖音会给每个作品都提供一个流量池，无论你是不是大号，作品质量如何，你之后的传播效果，就取决你的作品内容是否能在抖音流量池如何吸引观看的用户了
抖音评价你在流量池中的表现，会参照4个标准：
点击量
完播率
点赞量
评论量
转发量
2、叠加推荐
所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100W左右的播放量，如转发量达到10（举例），算法就会判断你为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000万，转发量达100（举例）在依次类推。。所以那些一夜几百万播放量的，不知道发生了什么，其实是官方大数据算法的加权。
3、时间效应
有些视频拍出来之后没火，过几天或者一个星期，甚至过了个把月之后，这个视频突然火了，所以这个推荐算法其实还是很有意思，它会带火一些优质的老视频。
4、注意事项
一定不能植入硬广
一定不能有不良的操作，以及违规，敏感字语等等
一定不能让视频出现有水印，画质模糊问题等。。
抖音热门数据比例（大众化平均数值）
点赞/播放量 1/500
粉丝/点赞 1/5+
点赞/评论 1/50+
路过点个赞吧~谢谢小可爱
到此，以上就是小编对于QQ音乐的用户推荐算法的问题就介绍到这了，希望介绍关于QQ音乐的用户推荐算法的2点解答对大家有用。
