带你动手搭建一个音乐推荐系统
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.利用用户行为交互数据
用户在音乐网站上的点赞、分享转发、收藏等行为以及复杂的评价体系。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.利用歌曲本身数据
具体的说，歌曲本身拥有丰富的属性元信息，包括但不限于歌手、专辑、风格以及具体的歌词内容等。可以通过经典的自然语言处理技术来加工这些文本信息以此更准确的挖掘音乐本身的特征。
一句话来介绍的话，音乐推荐系统就是通过分析历史数据，来给用户（user）推荐可能会喜欢/购买的商品（item）， 这里面的商品在此表示的是音乐/歌曲。
推荐系统需要根据以上提供的丰富的用户-歌曲交互数据以及用户信息和歌曲信息来提供精确的推荐体验，但往往系统会面临数据稀疏和冷启动的问题。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。
而在初期，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。
比如网易云音乐早期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。
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。
这段时间，有挺多朋友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，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，那么可以学习下这门课，最重要的是一共8节大课才卖5.9元（全网最低）（按照惯例，自掏腰包4元给粉丝当福利），学会些理论和实战经验还是很值得的！
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、歌曲序列建模、冷启动问题等。
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