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「个性化推荐」如何让用户有惊喜?

2016-03-07  本文已影响294人  多记录的guanguan

网易云音乐算是近些年从音乐红海市场里面杀出的一匹黑马了,它有三把杀手锏,“个性化推荐”+“歌单”+“评论”,歌单是特色,评论是大招,那“个性化推荐”,这个被各种「XXFM」一直主打的功能,为何成为了网易云音乐的一个杀手锏,使他挖走了各种「XXFM」的大批用户呢?

算法上面知乎上有人讨论说什么“潜在因子算法”,亚马逊的“多维空间中两个向量夹角的余弦公式算法“等等等等,但我觉得,网易云音乐在个性化推荐上的优势,更多是在用户关系上的优势,容我慢慢道来。

1、什么是惊喜感?

当人们碰到一些让自己感觉舒服、和谐、喜爱的不确定性或未知的事件时,自己内心所产生的一种感觉。(被动状态)

2、什么是个性化推荐?

每个人都有自己喜爱的、适合自己的音乐,例如有的人喜欢流行,有的人喜欢民谣有的则喜欢欧美等等。根据这些标签来判断一个用户的个性,再往这个用户推荐他平时所喜爱的音乐。

3、个性化推荐有惊喜感

把以上两点结合起来,在推荐了用户本身所喜爱的音乐之后,再推送一些能让他产生惊喜感的音乐。

那这些赋有惊喜感的音乐应该分两种:

①已知的但无法找到

②完全未知的

已知的但无法找到的,应该具备以下两种特征:

(1)自己特别想要的

(2)无法通过回忆提供的线索寻找得到

完全未知的,应该具备以下两种特征:

(1)自己喜欢同类风格的音乐

(2)完全没有听过

那么如果想要让个性化有惊喜感就可以得出以下两条公式

A:自己想要+无法找到+被推荐=惊喜感

B:自己喜爱+未知领域+被推荐=惊喜感

4、如何实现以上两种情况

实现A类情况

用户标签:年龄、时代、童年、记忆碎片。。。

具体:

1、通过算法,推算出用户的年龄,在他小学,中学,高中,大学,的那些年代比较轰动的音乐有哪些,从而对他进行推荐。

2、每个人身上的个性化需求,放到人与人之间时,其实是共通的,共性的。所以要做的其实是找到这样共性的人,建立用户画像,然后从其他同类人的歌单里面找出目标用户歌单中没有的歌推荐给目标用户来实现惊喜

实现B类情况

用户标签:曲风、节奏、歌手、信仰。。。

具体:

1、通过大数据的算法,了解用户喜爱的音乐曲风,音乐节奏,歌手有哪些,从而对他进行推荐。

2、等等.....

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