那些年薪40万的人，都学会了的"读心术"！

随着生活水平的极大提高，人们在很多情况下会选择边听音乐边做事，比如在工作、出行路上等等.....

那么大家有没有关注一些音乐APP呢？在国内做的较好的有网易云、虾米以及QQ音乐等等。这些软件中都会有一些相同点，那就是都有我喜欢的音乐及每日音乐推荐。

我喜欢的音乐这个功能会记录自己喜欢的音乐到曲库，而另一个就是我们的 ”读心术” 每日推荐了！

不知你有没有这样的体验？

每当想听音乐的时候，

无论是打开网易云音乐、

酷狗、QQ音乐还是虾米......

里面的“推荐音乐”总能get到你的喜好，

“什么鬼？！怎么每首都这么好听？”

“不可能啊，再换个播放器！”

然后你可能都察觉不到，

自己又掉进了另一个“推荐音乐”的坑，

徜徉在妙不可言的“音乐海洋”里。

 

说起来大家都懂，

这不就是智能个性推荐吗？

可一细想，

还是觉得非常神奇了！

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？ 

他是根据你喜欢的音乐风格来推荐给你一些未曾听过的音乐，听起来是不是有点高科技了。其实这种技术早就存在，被称作推荐算法，在生活中随处可见。

头条、京东、网易云音乐中的推荐功能

随着大数据时代的到来，我们的个人数据会被巨头公司以各种方式获取，获取的数据越多，对我们的分析也就越清楚，推荐得也更加准确，有时候甚至算法做出的推荐选择比我们自己都更加清楚自己内心想法。

某招聘网站现有招聘要求

毋庸置疑的是，想要取得高薪，未来推荐系统会成为所有数据型产品的标配。而且在互联网行业中，算法工程师的薪资又远高于其他岗位，并且这些岗位大多都与推荐系统相关！

推荐就业班部分学员薪资截图

而能否构建一个完善且稳定的推荐系统则是一个可以让你在工作方面占领主导地位的重要条件，但是，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。必须得对这些知识点深入理解并熟练掌握，才能构建出完善的具备商业价值的推荐系统。

▌如何构建音乐推荐系统

推荐系统本质上就是一个信息过滤系统，通常分为：召回、排序、重排序这 3 个环节，每个环节逐层过滤，最终从海量的物料库中筛选出几十个用户可能感兴趣的物品推荐给用户。

推荐系统的分阶段过滤流程

更进一步，推荐系统的关键有下面三部分：

No1. 用户偏好建模：User Preference

用户在网页上点击收藏，购物浏览记录，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。

No2.商品特征建模: Item Feature

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。

No3.交互（人与人）: Interaction

实验证明，由社交关系这种强关系推荐的东西，购买率非常高。像京东接入微信后，一些关于京东的推送广告，以及你在京东购物的自动推送，部分会根据你的社交记录来做的。

一句话来介绍的话，推荐系统就是通过分析历史数据，来给用户 推荐 可能会喜欢/购买的商品， 这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。

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