手把手带你搭建一个智能音乐推荐系统
Posted 浅梦的学习笔记
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了手把手带你搭建一个智能音乐推荐系统相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
相信你一定有过这样的体验！
每当想听音乐的时候，无论是打开网易云音乐、酷狗、QQ音乐还是虾米......里面的“推荐音乐”总能get到你的喜好。
说起来大家都懂，这不就是个智能音乐推荐系统吗？
可一细想，还是觉得挺神奇的！到底音乐推荐系统是怎么运作的，为啥能比你都要懂你的喜爱呢？
其实推荐系统的关键分为三大部分：
1.利用用户行为数据
用户在网页上点击的收藏，购物浏览记录，复杂的评价体系。这其中蕴含了大量的用户反馈信息，通过对这些行为的分析，我们便能推知用户的兴趣喜好。
2.利用用户标签数据
利用用户自己对自己的理解，比如提供标签方式的选择。关于标签的推荐，一种是根据用户打标签的行为为其推荐物品，还有一种是在用户给物品打标签的时候为其推荐合适的标签。
3.利用社交网络数据
实验证明，由社交关系这种强关系推荐的东西，购买率非常高。像京东接入微信后，一些关于京东的推送广告，以及你在京东购物的自动推动，部分会根据你的社交记录来做的。
一句话来介绍的话，推荐系统就是通过分析历史数据，来给用户 推荐 可能会喜欢/购买的商品， 这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。
了解完推荐系统基本概念，那么如何做数据的冷启动呢？
具体分三种情况：
如何给新用户做个性化推荐；
如何将新物品推荐给用户；
新网站在数据稀少的情况下如何做个性化推荐。
针对前两种情况，对于刚进来的新用户我们可以对他进行一种粗放的推荐，比如年龄，性别，爱好等。比如像知乎一样在用户注册之前先填写一些用户兴趣爱好的数据。
而在初建，数据不够多的情况下，可能有的就要先通过人工的力量来建立早期的推荐系统了。简单一点的，人工编辑热门榜单，高级一点的，人工分类标注。
比如网易云音乐早起雇了一批懂计算机的音乐人来给大量音乐进行多维度标注，称之为音乐基因。
在音乐推荐平台上有着亿万个用户。他们在不同的心情状态下，面对由十万多个音乐人产生的千万多首音乐作品，需要通过美好的音乐来获取良好的心情。毫不夸张地说：“耳机是互联网时代的输氧管，而音乐则是氧气。”
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。
（本文部分素材来源于51CTO技术栈）
在音乐推荐的实际应用场景中，采用了AI 技术来分发歌曲与歌单。其中比较典型的应用是：每日歌曲和私人 FM，它们能够根据个性化的场景，进行相关曲目的推荐。
上图是某个音乐推荐系统的逻辑图，包括各种日志流、ETL、特征、召回、排序和最后的推荐。
给大家介绍了这么多理论，那么到底该如何从零开始打造一个推荐系统呢？
说实话，想要构建一套完善且稳定的推荐系统是一件比较困难的事情，其中会涉及到算法、召回架构、排序、特征抽取、在线排序和多目标排序等方方面面。
原理理解不透彻，公式看不懂，推导艰难；
努力看懂了算法，却不知道应该在什么场景使用；
跑开源代码遇到问题，找不到解决方案，一个人抓耳挠腮；
解决方案在实测中得出的结果与预期差距很大，哪里出了问题，始终查不出来。
... ...
这段时间，有挺多读者问我音乐推荐系统相关问题，其实就我个人而言对音乐推荐系统也很感兴趣，而对于市面上推荐系统的相关课程，我也研究了一段时日。
对比了几家机构的课程后，我最终选中 七月在线的【音乐推荐系统 特训】课程，如果你正想要学习推荐系统，同时又缺少项目实战经验，那么一定要学习下这门课，最重要的是一共8节大课 才卖9.9元，学会些理论和实战经验还是很值得的！
首先 价格是一方面，8节课完整的项目实战，只需要一顿早餐的价钱。
其次，音乐推荐是推荐系统里非常特殊的领域，虽然现在很多推荐系统都是作为一个应用存在于网站中，比如亚马逊的商品推荐和Netflix的电影推荐，但唯有音乐推荐可以支持独立的个性化推荐网站，比如 Last.fm 和豆瓣FM。
本课程将基于网易云音乐的歌单数据，从零开始构建一个音乐推荐系统。
课程的主要内容包括：歌单数据解析、Surprise库的使用、基于Surprise的矩阵分解实现、基于Tensorflow的矩阵分解实现、基于pyspark的协同过滤实现、基于协同过滤的推荐系统实现、评分预测、歌曲序列建模、冷启动问题等。
通过全套的视频讲解，帮你在脑海中搭建模型的基本框架，让你彻底搞懂每一个知识点，从而提高你写代码的速度。
课程包括完善的【老师教学】+【助教答疑】+【班主任定制计划】+【免费CPU云平台】服务，确保每一位小伙伴都能愉快的学习知识。
四大课程特色：
通过学习你将收获：
实战歌单数据处理；
实战协同过滤算法；
实战矩阵分解算法；
实战歌曲序列建模；
掌握 Surprise 的使用；
掌握 Spark ALS 的使用。
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