音乐推荐模型-音乐推荐系统需求分析

简略信息一览：

• 1、音乐营销的模型
• 2、网易云音乐每日歌曲推荐的原理是什么?
• 3、mim是什么
• 4、音乐推荐算法有哪些思路?

音乐营销的模型

1、音乐和消费者构建共鸣模型，“共鸣模型”（ResonanceModel）是由美国广告理论专家T.Schwartz在上世纪70年代提出的。

2、对于音乐营销，总结下来大体有三种模式：改编。利用现有音乐IP从歌词上进行品牌植入，这种是较为取巧的方式，风险系数较低，一般会选择朗朗上口的“神曲”开刀，但因无法超越原曲使得传唱率低，影响持久度有限。量身定做。

3、在上面我们了解了“上瘾模型”4个阶段后，我们现在再来看一看，为什么网易云音乐推送的年度歌单会在朋友圈刷屏。表面上看，“遇见时光里的自己”这是一个产品营销和客户酬赏活动。从“上瘾模型”看： 外部触发 ：APP推送年度歌单消息（回馈型触发），朋友圈传播（人际型触发）。

4、小红帽模型，实际上就是MAMAMA式大神的初音未来DIVA风格模型改造而来的。是美国人改造。在D站公开配布。MAMAMA式本人也在D站。MAMAMA（ままま）本人在发布他做的模型的时候是在模型中的读我文本（READIO ME.txt）还有D站用日英双语写明了改造、转载等严禁事项。而那个小红帽的改造者就违反了这个规定。

5、对于市场营销，我们可以建立一个模型：基本需求 市场 欲望 交易 核心概念 产品需求 交换 产品 价值 市场营销观念和销售观念是在对待组织、顾客和社会三者利益冲突上不同的观念。

6、SOR模型在多个领域都有广泛的应用，如市场营销、环境心理学、人机交互等。

网易云音乐每日歌曲推荐的原理是什么?

数据驱动的音乐分类与个性化评分体系/首先，海量用户数据是推荐系统的大脑。音乐被细致地分类并赋予评分规则，例如，根据歌手、曲风、情绪等标签进行归类。每首歌可能拥有多个标签，以便更好地理解和匹配用户喜好。用户的行为，比如播放、收藏、分享，都被纳入评分系统，形成用户对歌曲的喜好权重。

首先，音乐内容进行分类并建立评分规则，将歌曲按风格、情感等标签归类，同一标签的歌曲归为一类，便于分析。例如，一首歌曲可能同时被标记为“民谣”和“表达爱情”。其次，建立用户模型。根据用户的听歌行为和评分规则，为用户构建模型，从而进行精确推荐。模型基于用户对不同音乐的喜好打分，形成个性化推荐。

好友歌曲推荐的可能性 网易云音乐的每日推荐系统会根据用户的多种行为数据，包括但不限于听歌历史、收藏歌单、搜索记录等，来为用户生成个性化的歌曲推荐。在这个过程中，如果系统检测到用户与某些好友有相似的音乐偏好，那么这些好友收藏或常听的歌曲有可能会出现在用户的每日推荐中。

从产品设计角度看，网易云音乐每日推荐30首歌的数字来源多样。一种可能，初始设计时，产品经理基于用户平均使用时长，大约为2小时或30首歌曲，根据这一观察，选择了30首作为上线标准。上线后效果良好，因此，这一数字得以保留。另一种解释，基于音乐偏好的分析，音乐偏好分为语种、曲风流派和年代三大类。

功能定位：网易日推旨在帮助用户发现更优质的音乐内容，是网易云音乐为用户提供的一项个性化推荐服务。推荐内容：每天推荐的日推歌曲既包括流行的热门歌曲，也有不少新晋或不太为人知的优质歌曲。用户可以根据自己的喜好进行收听和收藏。

无法查看昨天的“每日推荐”歌曲，因为推荐内容每晚6点更新。 “每日推荐”根据用户的听歌习惯定制化分类，如果用户昨天听过某首歌但未点击喜欢或收藏，仍可在播放列表中找到。 在“每日推荐”中找到已听过的歌曲的方法如下：a. 打开网易云音乐应用。b. 点击右下角的播放列表记录图标。

mim是什么

1、MIM是金属注射成型技术制造的精密零件产品。该技术是一种先进的制造技术，其原理是将金属粉末与塑料结合形成混合物，通过注射成型的方式制造出具有高精度、复杂结构的零件。与传统的铸造或机械加工方法相比，MIM技术可以制造出更为精细、复杂的金属零件，且材料利用率高，生产周期短。

2、mim指的单位有：速率单位、文件、金属注射成形。

3、MIM是金属注射成型的产品。MIM，全称为Metal Injection Molding，是一种先进的金属成型工艺。它***用与塑料注射成型相似的技术，将金属粉末通过注射的方式填入模具，然后经过加热、压实、冷却等过程，最终得到所需形状和性能的金属部件。这种技术广泛应用于多个领域。

4、MIm中文名心肌梗塞，指的是一种急性、持续性缺血、缺氧所引起的心肌坏死的疾病。

5、MIM是模拟集成电路模型的概念。MIM，即模拟集成电路模型，是一个涉及电子技术领域的专业术语。具体来说，它是用于描述和分析集成电路工作行为的数学模型。下面详细介绍这一概念：详细解释： 定义与背景：MIM涵盖了模拟电路和数字电路在单一芯片上的集成模型。

音乐推荐算法有哪些思路?

1、综上所述，音乐推荐算法的核心思路包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习以及混合推荐。这些方法通过分析音乐的属性、用户行为以及复杂的用户偏好，构建个性化的推荐系统，旨在为用户提供符合其兴趣和喜好的音乐体验。

2、潜在因子算法在推荐系统中大放异彩，尤其在电影推荐领域。网易云音乐***用此算法，通过分析用户偏好与音乐元素，实现精准推荐。算法核心在于构建用户-潜在因子矩阵Q与潜在因子-音乐矩阵P。Q矩阵描绘用户对不同元素的喜好，P矩阵展示音乐包含各元素的程度。通过矩阵相乘，计算用户对音乐的喜好度。

3、其次，建立用户模型。根据用户的听歌行为和评分规则，为用户构建模型，从而进行精确推荐。模型基于用户对不同音乐的喜好打分，形成个性化推荐。接着，寻找相似用户。使用欧几里得距离等算法计算用户之间的相似度，通过分析用户群体，推荐与用户喜好相近的歌曲。

4、“商品推荐”系统的算法（ Collaborative filtering ）分两大类，第一类，以人为本，先找到与你相似的人，然后看看他们买了什么你没有买的东西。这类算法最经典的实现就是“多维空间中两个向量夹角的余弦公式”；第二类， 以物为本直接建立各商品之间的相似度关系矩阵。

5、推荐算法中的相似度计算/推荐系统***用欧几里得距离或皮尔逊相关度等算法，寻找与你音乐品味最接近的用户。通过构建用户在音乐空间的坐标图，推荐系统可以直观地找到你的音乐伙伴，将他们喜欢的歌曲推荐给你。比如，如果你喜欢的音乐和D用户相近，那么《成都》这首歌就有可能成为你的每日惊喜。

6、音乐推荐算法：优化音乐推荐算法，根据用户的听歌习惯和喜好，为用户推荐更多符合他们口味的网易云音乐，提高用户的满意度和粘性。 合作KOL（意见领袖）：寻找一些在音乐领域有影响力的人，比如音乐博主、主播等，让他们在他们的社交媒体平台上推广网易云音乐。

关于音乐推荐模型，以及音乐推荐系统需求分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。