网易云音乐从成立之初到现在，用户一直持续不断的增长攀升，其魔力般的增长让人着迷。带着用户对音乐产品的本质需是什么这样的思考，网易云音乐得到的答案就是——让用户听到自己喜欢的歌。
网易云音乐从成立之初到现在，用户一直持续不断的增长攀升，能在QQ音乐、百度音乐、酷狗音乐、及虾米音乐中脱颖而出，其魔力般的增长让人着迷。带着用户对音乐产品的本质需是什么这样的思考，网易云音乐得到的答案就是——让用户听到自己喜欢的歌。
其实早在2000年，互联网音乐电台Pandora就推出了“音乐基因组计划”，把一群音乐家和音乐技术人员聚在一起，他们从流派、节奏、风格等多方面来给歌曲贴“标签”，然后过滤这些标签，以达到分类的效果，最后把不同类型的歌曲推送给自己的用户。彼时，Pandora给歌曲贴的标签，基本上取决于音乐家的个人理解，例如歌词表达的情感、微妙的旋律变化等。人工分析一首歌，往往需要15~30分钟的时间。
如今，Pandora采用人工+人工智能的组合来为歌曲贴“标签”，其推荐系统已相当强大，它能从超过450个角度理解歌曲——包括流派、歌手、旋律、和声等，甚至是歌手的鼻音。歌曲的每个特性被赋予0~5之间的值，通过对特性的描述，推荐系统描绘出了歌曲的DNA图谱。
5年后，Spotify收购了音乐个性化数据提供商The Echo Nest，推荐系统从此“登堂入室”。Discover Weekly是Spotify的首个个性化推荐功能，可以通过协同过滤、自然语言处理、音频分析三种推荐模型，每周为用户推荐30首歌曲。
要实现个性化推荐，除了对内容的精准描述外，精准的用户画像也同样重要。2018年，Spotify申请了一项专利，这项专利是一项音频信号处理技术，能够对用户的语音内容和背景噪音进行处理，以得到用户的情绪状态数据。再加上对年龄、性别、地区等传统数据的综合分析，Spotify有能力为用户提供更为精准的推荐内容，“把推荐技术提升到一个新的水平”。
算法推歌到了国内，QQ音乐给出了一些新的思路：在歌曲角度和用户角度，尽可能做到多样化的数据融合和本土化。
例如在标签系统中加入了视觉元素，从音视频和艺人的角度对歌曲进行拆解；流派方面，QQ音乐综合国情，开发出了“国风”、“城市民谣”、“大众流行”等中国特有的“标签”，以照顾到不同受众的口味与感受；创新知识图谱，将具有相同特征（例如专辑、歌手、音色等）的所有歌曲连成线，所有线交织在一起，构成一张蕴含着歌曲关联信息的网，再将其应用到QQ音乐的个性化推荐板块中。
随着推荐系统近年来的飞速发展，用户的要求也在水涨船高，不少用户表示推荐系统很少给自己带来“惊喜感”。
网易云音乐对此有着自己的理解。除了用户对一首歌曲的播放、收藏、转发等常见的反馈外，评论区也是其独有的丰富“资源”。在云音乐做评论以前，过往的市场研究报告都说，只有5%的用户看评论。现在云音乐的官方数据是有50%的用户看评论，几年时间增长10倍。为此，网易云音乐专门上线了针对评论语义分析功能，以从评论的语义中判断用户对歌曲的偏好程度。
与此同时，网易云音乐还引入了深度时序网格，通过对用户过去一段时间及当前的听歌习惯进行分析，不仅实现了对用户的实时建模推荐，还能帮助用户发现潜在喜欢的歌单类型，以制造一种“惊喜感”。
大致了解了一下算法推歌的前世今生，现如今虽然强大的技术支持为我们听歌带来了不少便利，但保持自主发现好音乐的习惯也不失为一种听歌的乐趣~
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