那些年薪40萬的人，都學(xué)會了的"讀心術(shù)"！

隨著生活水平的極大提高，人們在很多情況下會選擇邊聽音樂邊做事，比如在工作、出行路上等等.....

那么大家有沒有關(guān)注一些音樂APP呢？在國內(nèi)做的較好的有網(wǎng)易云、蝦米以及QQ音樂等等。這些軟件中都會有一些相同點(diǎn)，那就是都有我喜歡的音樂及每日音樂推薦。

我喜歡的音樂這個功能會記錄自己喜歡的音樂到曲庫，而另一個就是我們的?”讀心術(shù)” 每日推薦了！

不知你有沒有這樣的體驗(yàn)？

每當(dāng)想聽音樂的時候，

無論是打開網(wǎng)易云音樂、

酷狗、QQ音樂還是蝦米......

里面的“推薦音樂”總能get到你的喜好，

“什么鬼？！怎么每首都這么好聽？”

“不可能啊，再換個播放器！”

然后你可能都察覺不到，

自己又掉進(jìn)了另一個“推薦音樂”的坑，

徜徉在妙不可言的“音樂海洋”里。

?

說起來大家都懂，

這不就是智能個性推薦嗎？

可一細(xì)想，

還是覺得非常神奇了！

到底音樂推薦系統(tǒng)是怎么運(yùn)作的，

為啥能比你都要懂你的喜愛呢？?

他是根據(jù)你喜歡的音樂風(fēng)格來推薦給你一些未曾聽過的音樂，聽起來是不是有點(diǎn)高科技了。其實(shí)這種技術(shù)早就存在，被稱作推薦算法，在生活中隨處可見。

頭條、京東、網(wǎng)易云音樂中的推薦功能

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，我們的個人數(shù)據(jù)會被巨頭公司以各種方式獲取，獲取的數(shù)據(jù)越多，對我們的分析也就越清楚，推薦得也更加準(zhǔn)確，有時候甚至算法做出的推薦選擇比我們自己都更加清楚自己內(nèi)心想法。

某招聘網(wǎng)站現(xiàn)有招聘要求

毋庸置疑的是，想要取得高薪，未來推薦系統(tǒng)會成為所有數(shù)據(jù)型產(chǎn)品的標(biāo)配。而且在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，算法工程師的薪資又遠(yuǎn)高于其他崗位，并且這些崗位大多都與推薦系統(tǒng)相關(guān)！

推薦就業(yè)班部分學(xué)員薪資截圖

而能否構(gòu)建一個完善且穩(wěn)定的推薦系統(tǒng)則是一個可以讓你在工作方面占領(lǐng)主導(dǎo)地位的重要條件，但是，想要構(gòu)建一套完善且穩(wěn)定的推薦系統(tǒng)是一件比較困難的事情，其中會涉及到算法、召回架構(gòu)、排序、特征抽取、在線排序和多目標(biāo)排序等方方面面。必須得對這些知識點(diǎn)深入理解并熟練掌握，才能構(gòu)建出完善的具備商業(yè)價值的推薦系統(tǒng)。

▌如何構(gòu)建音樂推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)本質(zhì)上就是一個信息過濾系統(tǒng)，通常分為：召回、排序、重排序這 3 個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)逐層過濾，最終從海量的物料庫中篩選出幾十個用戶可能感興趣的物品推薦給用戶。

推薦系統(tǒng)的分階段過濾流程

更進(jìn)一步，推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵有下面三部分：

No1. 用戶偏好建模：User Preference

用戶在網(wǎng)頁上點(diǎn)擊收藏，購物瀏覽記錄，復(fù)雜的評價體系。這其中蘊(yùn)含了大量的用戶反饋信息，通過對這些行為的分析，我們便能推知用戶的興趣喜好。

No2.商品特征建模: Item Feature

利用用戶自己對自己的理解，比如提供標(biāo)簽方式的選擇。關(guān)于標(biāo)簽的推薦，一種是根據(jù)用戶打標(biāo)簽的行為為其推薦物品，還有一種是在用戶給物品打標(biāo)簽的時候?yàn)槠渫扑]合適的標(biāo)簽。

No3.交互（人與人）: Interaction

實(shí)驗(yàn)證明，由社交關(guān)系這種強(qiáng)關(guān)系推薦的東西，購買率非常高。像京東接入微信后，一些關(guān)于京東的推送廣告，以及你在京東購物的自動推送，部分會根據(jù)你的社交記錄來做的。

一句話來介紹的話，推薦系統(tǒng)就是通過分析歷史數(shù)據(jù)，來給用戶 推薦 可能會喜歡/購買的商品，?這里面的核心就是用戶 (User) 和 商品 (Item)。

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