大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是音乐软件推荐机制的问题，于是小编就整理了2个相关介绍什么是音乐软件推荐机制的解答，让我们一起看看吧。
网易云音乐、豆瓣fm等音乐应用的推荐机制和网络购物的“猜你喜欢”、新闻app的“推送”：前期依靠用户画像（地域、年龄、职业等）和流行趋势猜你的品味，后期侧重你在平台内的行为数据画出你在音乐领域的偏好，以此进行推荐，兼顾流行趋势、用户画像、音乐关联数据等因素。
基本上也就是列出决定你音乐品味的各项因素，然后分配权重，为候选歌曲打分推送给你。比如你就喜欢在豆瓣fm听韩流，那么推送给你的歌曲肯定韩流居多。
这时候决定”推荐的歌曲是否好“取决于一个原因：每个成熟平台（根据用户行为不断进行调整，当然需要时间）的权重算法一定符合多数用户的品味，就看你是否在这个”多数用户“的范围内。
从这个角度来看，推荐算法其实很少有好坏之说。这时候评判标准又变成了：
1、权重算法是否根据用户行为及时调整；
2、用户自己的品味。
以前经验不足的时候我也做过推荐，不过都是根据自我出发意淫出来的排序。曾经我做音乐推荐的时候一直有个念头：与其让用户听流水歌，不如带用户发现一首好歌，这样的惊喜更大。
这时候面临的困境是要么扒别人的数据（在别的平台证明过的好歌，小范围流行的音乐），要么自己辨识。且不说具备辨识品质的难度，单就是”引领品味“这件事就困难无比。所以理解用户往往比改变用户要安全的多。
从这个角度来看，不能搜索、单纯依靠推荐的豆瓣fm由于缺少用户”搜索，然后听音乐“这个重要纬度（用户的品味是在不断变化，只依靠喜欢、不喜欢等纬度是不可能有效捕捉用户变化的）。所以在其他数据都相同的情况下，由于网易云音乐多出”搜索听歌“这个数据，就推荐算法而言，网易云音乐应该会做得更好，也必须做得更好，不然他们的产品经理就是笨蛋了。
但是豆瓣fm胜就胜在我前面说的“带用户发现一首好歌带来的喜悦远远大于自己搜索所得”，走的是电台的路线，这比播放器就多了一份惊喜。推荐算法可不是网易云音乐的重点，只不过是附属功能而已。
补充：以前想的方向有偏差，就音乐领域而言，根据用户画像推荐只能是大方向，比如各个年龄层的不同偏好。前期最关键的应该是根据歌曲之间的关联度进行推荐，比如喜欢李健的歌，那就给你多推荐相似歌手的音乐。后期的推荐这个比重也会占很重要的位置，这样一来就成了谁家的音乐数据库更全更好了。
推荐是匹配的活，不仅要考虑人，也要考虑音乐、商品，这是双方相互磨合的过程。
现在音乐号里的内容都是自动推送，自己定制的空间很小，如果说有什么推送的规律或者机制，我感觉就是热度。
大家看这个我随后的截图，你就会发现很多内容都是阅读量比较大，基本尚处于几千或者破万的节奏，而且点赞数会很多。千万不要小看这个阅读量，音乐号作为一个新生的内容平台，自然不能跟微信公众号、头条号来比了。而且几千上万的真实阅读量，在传播价值上，也是非常可观的。
总结一下，大概相当于微博的热搜吧，大家都在看的或者点赞就推送给你。
QQ音乐App的“音乐号”内容目前还是按照职能推送的方式呈现给用户，搜索和订阅功能暂时还没有，在App内点击“发现”标签就可以看到自动生成的内容。
通过一段时间的使用，其实我们还是可以发现一些内容推送的“小门道”的，不得不佩服腾讯在做内容分发平台的老道经验，用户体验也非常好。
首先“发现”里面是有固定内容栏目的，比如常见的有“发现·杂志”、“发现·话题”、“综艺”、“盘点”等；音乐号内容在制作和系统分发过程中被分类，从而推送到固定的栏目当中，丰富呈现给客户的内容层次：有深度、有内容、有分析、有娱乐。
然后，我还发现推送的内容与用户喜爱的曲风和收藏的歌曲有一定关系。比如我比较喜欢听民谣和独立摇滚一些小众的乐风，推送内容里面就有很多民谣和外国独立音乐相关的音乐号内容。
暂时就发现这两点，看各位答补充。
到此，以上就是小编对于什么是音乐软件推荐机制的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么是音乐软件推荐机制的2点解答对大家有用。
