mobile.365-838.com网易云音乐之野心——音乐社交(浅论音乐推荐功能)

By admin in mobile.365-838.com on 2018年10月15日

同、网易云音乐之野心,与华音乐共同进的野心

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吃音乐人及伯乐相遇

本场大会,我就算是依据在网易云音乐的分享去之,总有平等种植网易云音乐产品的入总裁是名谣歌手的既视感,平易近人。王先生列有了音乐类产品之其三个特点,即长尾,新鲜,传播

①乐类制品是境内罕见的看重长尾的出品,消费快,全世界曲库数千万,每一样篇歌唱的时长又为3-5分钟,用户放音乐,都见面花不少时间去决定自己想如果放的歌曲。因此对用户来说,最圆的体会便是入产品,10秒后虽起好所爱的音乐广播出来。

②乐类制品注重新鲜感,每天还见面起新歌唱,每一代人都生新的品格。通俗唱法被之盛势头也一律直接以扭转,从R&B,电子音乐到嘻哈音乐,一直带为丁因惊喜。

③音乐类制品出良强之互动性,人们见面为好喜好的音乐与演员而滋生更多之话题。当然,人们的音乐口味也会相互影响。网易云音乐通过特邀更多的年轻人到阳台达成来,因为根据研究,一个人的音乐风格形成吃初中,高中,大学初。网易云平台作为一个伴随他们形成音乐口味的阳台,自然而然就会生矣依赖感和相信。网易云音乐梦想通过用户的交际网络来传音乐,去开更多又有趣的音乐。

连下,便说到了网易云音乐的野心。

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听音乐,看评论,社交

经社交,算法,让用户从数千万底曲库中听到自己想只要之歌。之后虽是通过培育用户边听音乐,边看评论的一言一行,从13年5%的拘留评论到17年50%的羁押评论行为。

用户作为由管手机在口袋里放歌,到现行,把手机用在手里进行听歌,不仅减少了手机为偷摸掉的可能((╯>д<)╯⁽˙³˙⁾),同样还增了音乐类制品之粘性和用户时长。

当用户的双眼停留在产品及常,我们发出矣用户之注意力时间,我们才有再次多之机会错过发展音乐的张罗网络。


这就是说回归至此次分享的主题,被音乐人同伯乐相遇。接下来,我会通过还多的资料以及享受内容来浅谈一下网易云音乐的音乐推荐功能。

预先和大家介绍一下网易云音乐之用户特点以及推介功能的基础知识,方便后面内容的论述。

网易云音乐中,有数十万底用户听歌数量超越10000首,即忠实粉丝。他们阅歌无数,他们对挖掘冷门歌有着自己的兴,且对质量差的歌的容忍度更加高。

对于其他一个出品的话,推荐功能的冷启动是十分困难的。曲库里发出几千万首歌,希望得以引进给彼此对应的用户。一首歌要叫很多人口所花,可以经过联合过滤去推荐她。但是生相同篇冷门的歌没有一个丁任了,且尚未丁领略她到底好不合意,我们无法从歌名和从标签的法子去分类这些歌。那么我们贸然推荐这种歌曲为到用户,用户不希罕,会极大挫伤用户体验。

为此,网音乐音乐使了如下的章程去受音乐人跟伯乐相遇。

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自顿时边当重复帮大家梳理一下逻辑。通过将大气冷的歌经过个性化推荐的算法推荐给1%底品鉴者(即伯乐),既满足了他们感念如果找冷门歌曲的需求,网易云音乐为足以由播放率,复听率,收藏率等数据,从这些巨大之曲库中选择出被伯乐所喜好的音乐。然后经UGC传播者通过社交分享,以唱歌单样式或单曲形式,把歌曲分享给任何听音乐之人。最后,大众即主流用户就是足以据此自己之播音行为来展开投票,通过这种艺术,层层筛选出平台中最为热之音乐。


连片下去,我们来简单讲一叙网易云音乐的音乐推荐算法,当然真实的算法一定会比较我所想的复杂很多,文中内容借鉴了有些知乎《网易云音乐之歌单推荐算法是哪的?》高誉回复的想法。

1、首先冲用户听歌的好好,我们对此用户喜爱的例外音乐元素进行评分,利用用户-潜在因子矩阵Q,表示对此不同因素的惯程度,用0到1期间的数字,表示并未爱到喜欢的档次,具体如下所示:

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基于用户听歌的种类,列有元素,用户听歌越多,便愈发规范。当然实际元素,一定会于这些基本上。

2、同理,利用隐秘因子-音乐矩阵P,表示每种音乐含有各种元素的成份,表示音乐中之各种因素,用0到1之内的数字,表示从没符合到可的品位,具体如下所示:

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机密因子详细算法,请见文末,即于取得的用户作为数据开展辨析

使用就点儿独矩阵,我们会得出小星对音乐A的喜程度是:小星对小清新的偏好*音乐A含有小清新的成分+对色气满满的偏好*音乐A含有色气满满的成分+对忧郁悲伤的偏好*音乐A含有忧郁悲伤的成分+……

小星对于音乐A的喜爱程度,即0.4*0.2+0.8*0.1+0.4*0.3+0.5*0.8+0*0=0.68

每个用户对各首歌唱且如此测算好取不同用户对不同歌曲的评分矩阵。

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基于刚刚的算法,可以算出用户对各首歌的喜程度。

根据上面的表,得出小星对音乐B,音乐D很感兴趣;大壮对音乐D,音乐E十分知觉兴趣;小黑于音乐C较为感兴趣。

更多专业内容,如潜在因子如何收获,请走至知乎进行察看。

网易云音乐之歌单推荐算法是如何的? – nick lee的答问 – 知乎

https://www.zhihu.com/question/26743347/answer/34714804

matplotlib.finance 工具确保之绘图K线图

def _candlestick(ax, quotes, width=0.2, colorup='k', colordown='r',
                 alpha=1.0, ochl=True):

    """
    Plot the time, open, high, low, close as a vertical line ranging
    from low to high.  Use a rectangular bar to represent the
    open-close span.  If close >= open, use colorup to color the bar,
    otherwise use colordown

    Parameters
    ----------
    ax : `Axes`
        an Axes instance to plot to
    quotes : sequence of quote sequences
        data to plot.  time must be in float date format - see date2num
        (time, open, high, low, close, ...) vs
        (time, open, close, high, low, ...)
        set by `ochl`
    width : float
        fraction of a day for the rectangle width
    colorup : color
        the color of the rectangle where close >= open
    colordown : color
         the color of the rectangle where close <  open
    alpha : float
        the rectangle alpha level
    ochl: bool
        argument to select between ochl and ohlc ordering of quotes

    Returns
    -------
    ret : tuple
        returns (lines, patches) where lines is a list of lines
        added and patches is a list of the rectangle patches added

    """

    OFFSET = width / 2.0

    lines = []
    patches = []
    for q in quotes:
        if ochl:
            t, open, close, high, low = q[:5]
        else:
            t, open, high, low, close = q[:5]

        if close >= open:
            color = colorup
            lower = open
            height = close - open
        else:
            color = colordown
            lower = close
            height = open - close

        vline = Line2D(
            xdata=(t, t), ydata=(low, high),
            color=color,
            linewidth=0.5,
            antialiased=True,
        )

        rect = Rectangle(
            xy=(t - OFFSET, lower),
            width=width,
            height=height,
            facecolor=color,
            edgecolor=color,
        )
        rect.set_alpha(alpha)

        lines.append(vline)
        patches.append(rect)
        ax.add_line(vline)
        ax.add_patch(rect)
    ax.autoscale_view()

    return lines, patches

 
 野心,在众人的印象中,是一个百分之百的贬义词。中国人口从古以来都是崇尚着同等栽韬光养晦,卧薪尝胆之情态,历史及从和野心两单词搭上边的人总是没有获得一个好下。

tushare 的 pandas dataframe 生成K线图

def _candlestick(ax, df, width=0.2, colorup='k', colordown='r',
                 alpha=1.0):

    """
    Plot the time, open, high, low, close as a vertical line ranging
    from low to high.  Use a rectangular bar to represent the
    open-close span.  If close >= open, use colorup to color the bar,
    otherwise use colordown

    Parameters
    ----------
    ax : `Axes`
        an Axes instance to plot to
    df : pandas data from tushare
    width : float
        fraction of a day for the rectangle width
    colorup : color
        the color of the rectangle where close >= open
    colordown : color
         the color of the rectangle where close <  open
    alpha : float
        the rectangle alpha level
    ochl: bool
        argument to select between ochl and ohlc ordering of quotes

    Returns
    -------
    ret : tuple
        returns (lines, patches) where lines is a list of lines
        added and patches is a list of the rectangle patches added

    """

    OFFSET = width / 2.0

    lines = []
    patches = []
    for date_string,row in df.iterrows():
        date_time = datetime.datetime.strptime(date_string,'%Y-%m-%d')
        t = date2num(date_time)
        open, high, close, low = row[:4]

        if close >= open:
            color = colorup
            lower = open
            height = close - open
        else:
            color = colordown
            lower = close
            height = open - close

        vline = Line2D(
            xdata=(t, t), ydata=(low, high),
            color=color,
            linewidth=0.5,
            antialiased=True,
        )

        rect = Rectangle(
            xy=(t - OFFSET, lower),
            width=width,
            height=height,
            facecolor=color,
            edgecolor=color,
        )
        rect.set_alpha(alpha)

        lines.append(vline)
        patches.append(rect)
        ax.add_line(vline)
        ax.add_patch(rect)
    ax.autoscale_view()

    return lines, patches


def drawPic(df, code, name):
    mondays = WeekdayLocator(MONDAY)            # 主要刻度
    alldays = DayLocator()                      # 次要刻度
    #weekFormatter = DateFormatter('%b %d')     # 如:Jan 12
    mondayFormatter = DateFormatter('%m-%d-%Y') # 如:2-29-2015
    dayFormatter = DateFormatter('%d')          # 如:12
    fig, ax = plt.subplots()
    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
    ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
    ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)

    _candlestick(ax, df, width=0.6, colorup='r', colordown='g')

    ax.xaxis_date()
    ax.autoscale_view()
    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')


    ax.grid(True)
    plt.title(name + '  ' + code, fontproperties=zhfont)
    plt.show()


def makePicture(code, name):
    df = ts.get_hist_data(code, start=begin_time, end=end_time)
    df = df.sort_index(0)
#    df.plot()
    drawPic(df, code, name)

 
 2017年的岁末,我们迎来一个个自野心的焦虑与不明:共享经济光热后理性的回归、直播产业歌舞升平背后的纸上谈兵、知识付费崛起后对于各种速成论的嫌疑、小视频到底还能活动多久、小程序到底会走多远….

结果显示:

           open    high  close    low    volume    p_change  ma5 \
date
2012-01-11  6.880  7.380  7.060  6.880  14129.96    2.62  7.060
2012-01-12  7.050  7.100  6.980  6.900    7895.19    -1.13  7.020
2012-01-13  6.950  7.000  6.700  6.690    6611.87    -4.01  6.913
2012-01-16  6.680  6.750  6.510  6.480    2941.63    -2.84  6.813
2012-01-17  6.660  6.880  6.860  6.460    8642.57    5.38  6.822
2012-01-18  7.000  7.300  6.890  6.880  13075.40    0.44  6.788
2012-01-19  6.690  6.950  6.890  6.680    6117.32    0.00  6.770
2012-01-20  6.870  7.080  7.010  6.870    6813.09    1.74  6.832
           ma10    ma20      v_ma5    v_ma10    v_ma20    turnover
date
2012-01-11  7.060  7.060  14129.96  14129.96  14129.96    0.48
2012-01-12  7.020  7.020  11012.58  11012.58  11012.58    0.27
2012-01-13  6.913  6.913    9545.67    9545.67    9545.67    0.23
2012-01-16  6.813  6.813    7894.66    7894.66    7894.66    0.10
2012-01-17  6.822  6.822    8044.24    8044.24    8044.24    0.30
2012-01-18  6.833  6.833    7833.33    8882.77    8882.77    0.45
2012-01-19  6.841  6.841    7477.76    8487.71    8487.71    0.21
2012-01-20  6.863  6.863    7518.00    8278.38    8278.38    0.23

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绘制K线图

 
 今天,更多之是思念与豪门大快朵颐同会关于音乐产品之讲座,讲述一个活路上无忘记“野心”的故事~(PS:Billboard
2017
年终榜单就发出,火星老妖千秋万替,法力无边(✧◡✧),为什么同样米六的略微短腿可以这样浪漫,喜欢的不得了~~)

股票数量获得

import tushare as ts
ts.get_hist_data(‘600848’)#一次性取得全部日k线数据

 
 伴随在这些行业的野心,随之而来的尽管是互联网人野心的忧虑和模糊:科技及买卖回归理性、人才溢价(溢价是乘所开的骨子里金额过证券还是股票的名堂价值要面值)、二线城市崛起、自我价值潜力的发掘、自我成长、前路何方是康庄大道…

tushare简介

TuShare是一个免费、开源之python财经数据接口包。要害实现对股票等金融数据由数码收集洗加工多少存储的过程,能够为经济分析人员提供高速、整洁、和数以万计之好分析的数量,为他们于数据获得方面极大地减轻工作量,使他们更加小心让政策与模型的研讨和贯彻上。考虑到Python
pandas包在经济量化分析中反映出之优势,TuShare返回的绝大部分之多寡格式都是pandas
DataFrame类型,非常有利于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数量解析和可视化。当然,如果您习惯了用Excel或者关联项目数据库做分析,您也足以透过TuShare的数码存储功能,将数据全封存至地头后开展辨析。应一些用户之求,从0.2.5本开始,TuShare同时匹配Python
2.x与Python
3.x,对有的代码进行了重构,并优化了有算法,确保数据获得之全速与安宁。
http://tushare.org/

正文共2260字,阅读时长约为15分钟。如果对话题感兴趣进行深阅读,阅读时长约为30分钟。


华乐软件之天花板

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