【內含文件】網易云音樂的隨機播放到底是怎么做的？
上班開會，下班工作，仿佛已經成了產品經理常態(tài)。隨著你忙完當天的工作，時針也悄悄越過了11點，熟練的帶上耳機，打開最喜歡的歌單，點下隨機播放的按鈕，寄希望于算法能給你一天疲憊的工作帶來點未知的新鮮，緊接著叫車回家。
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在等車的過程中，一直在思考 —— 隨機播放算法是如何給隨機的？
「隨機播放」是有魅力的，你永遠不知道下一曲是什么，有可能上一曲也“物是人非”。于是求證了下網易云播放器的產品經理，他說常見的「隨機播放」有兩種，一種是 Random 算法 ，一種是 Shuffle 算法。
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Shuffle 一般叫【洗牌算法】，原理就類似撲克洗牌一樣，將不同數量的撲克隨意亂洗牌，然后排序。歌單隨機播放也是同理，每次播放時，會將這個歌單里的所有歌曲隨意洗牌，從而得到一個亂序的新歌單。Shuffle 其實也叫【偽隨機算法】。
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而 Random 才是真正的隨機播放，他沒有列表的概念，也沒有上一曲和下一曲的概念，隨機播放和“抓鬮”一樣，是未知的。
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那怎么判斷是【偽隨機】還是【真隨機】呢？其實只要點“上一曲”，判斷條件是：
如果切換的是你剛才聽過的那一首歌，那就是【偽隨機】的 Shuffle 算法；
如果每次切換的都是不同的歌，那就是【真隨機】的 Random 算法。
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目前基本上市面上的音樂平臺都用的是 Shuffle 洗牌算法。為什么呢？從理論上來說，它更具備可控性，既能滿足用戶隨機音樂播放的需求，又能避免重復聽一首歌。
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了解清楚隨機播放的兩個算法后，咱再往深一點思考下——更好的隨機算法是怎樣的？
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其實我個人感覺網易云音樂的隨機算法有問題：感覺歌單中某些歌曲永遠隨機不到，有時候歌單中刪除的歌曲也被隨機到了。
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后面據了解，網易云音樂并非只是對歌單進行簡單洗牌，而是會在洗牌算法中摻雜更多的用戶策略和數據策略。他們經過調研發(fā)現，用戶想要的其實不是真正的【隨機播放】，而是用戶不知道聽哪首歌，想要系統(tǒng)幫他做決定。并且更重要的是——符合他的品味和當前的心情。
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而現實是——隨機算法能幫他解決隨意聽歌，但是不能解決符合他當時心情的歌曲，因為隨機算法并不知道用戶真正想要什么？但是網易云音樂有足夠大的個人聽歌數據，其實通過用戶策略和數據策略，能幫用戶找到符合他的品味的歌曲。
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你會發(fā)現，推薦歌單中能找到你想聽的歌曲。比如：
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產品經理在夜深人靜寫文檔畫原型時，點開隨機播放，你很大概率不會聽金屬、搖滾的音樂，而是結合你聽歌歷史，工作日時間點，更多給你隨機到輕音樂、保命曲。
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你發(fā)現——每年聽歌年終報告，就詳細記錄了你夜里不睡覺循環(huán)了多少遍哪首歌，將你扒的一干二凈。回過來看，其實我覺得好的隨機算法應該具備以下四個重要特征：
首先是 Shuffle 洗牌算法策略更靈活一些，盡可能的隔開單一歌手、單一專輯，讓用戶從感覺上是一個隨機列表；
然后記錄用戶本地/最近的聽歌記錄，盡量在隨機時不被推薦出來，保證隨機新鮮感；
接著在本地記錄用戶操作行為，比如跳過某一類歌曲的次數，對用戶不感興趣的歌曲過濾或降權，對隨機列表精選；
最后豐富歌曲標簽庫，根據場景，推薦本地適合的歌曲優(yōu)先播放。
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其中，有一點基礎性的工作必須要做——用戶畫像的完整性。除了看國內的產品，也可以挖掘下國外的 Spotify，該產品算是洗牌算法2.0版，雖說非常智能，依然有很多用戶對其嗤之以鼻，所以 Spotify 的產品經理開始思考為什么用戶會嗤之以鼻？
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Spotify 的算法是 Fisher-Yates 洗牌算法。（在結尾我也為大家準備了洗牌算法的三種策略）我用一張簡單的圖展示下該洗牌算法：
你會發(fā)現，對于洗牌算法①的用戶最核心的想法是不希望一位歌手在短時間重復出現，這和“賭徒謬論”是一樣的，連續(xù)幾次都沒贏，都會認為下一把贏的概率會大很多，其實呢？每次的概率是相同且獨立的。
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所以呢？用戶如果連續(xù)聽到某一歌手的歌曲時，用戶就會覺得算法有問題。對吧。
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但是對于②來說，用戶就能更接受一些，因為似乎達到了真正的隨機，對不對？因為既滿足了歌曲的新鮮感，又避免了重復和單調。經過改進后，這個算法叫抖動算法。（是Shuffle 洗牌算法的升級版）
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回過頭看，各家的隨機播放列表都是基于洗牌算法，也都在基礎上加了自己的“秘制調料”，吐槽或褒獎，都在用戶的言語間……但是呢？隨著獲取海量用戶的聽歌習慣，往往洗牌算法越來越人性化，越聽越懂你。
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這就是算法的魅力……
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John為你準備了 Shuffle 的三種算法，公眾號私信回復“洗牌”，即可獲取。非常有意思哈。
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記得幫John文章分享，在看喲。感謝。
John的視頻號現在基本上每周一更，也是分享產品經理干貨。幾分鐘梳理清楚一個非常重要的知識點。可以去關注關注。
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