音乐推荐AI：用户行为序列深度建模与多兴趣挖掘

"19-3音乐推荐中用户行为序列深度建模.pdf" 在音乐推荐领域，网易云音乐作为一个典型的案例，其推荐系统涉及到多个关键环节，包括召回体系、精排模型以及人工智能在音乐推荐场景中的应用。音乐推荐的目标是帮助用户更快速地找到符合个人口味的音乐资源，同时注重提升用户体验。与电商推荐相比，音乐推荐的独特之处在于音乐资源的消费特性，如可重复消费和较长的消费决策时间。 首先，网易云音乐的召回体系是推荐流程的基础。这一阶段主要依赖于用户的行为日志、数据库信息，包括用户特征、歌曲特征（如热度、收藏数、播放率等）以及用户行为的ETL（提取、转换、加载）处理。通过对用户行为的深度建模，可以构建用户画像，理解用户的偏好，如喜欢的语种、音乐风格和艺人。此外，用户的人口信息也是重要的参考因素。 为了更准确地捕捉用户的实时兴趣，采用了实时兴趣向量建模，这可能涉及到avgpooling和self-attention机制，以用户的播放和点击序列作为输入，迅速响应用户的最新喜好。同时，动态多兴趣建模通过行为Sequence和兴趣Capsule，能够识别并聚类用户的多元兴趣点，如粤语歌曲、英伦摇滚、欧美电子等。 音乐知识图谱的构建是另一大创新点。通过建立不同音乐实体之间的关系网络，可以发现歌曲、艺人之间的潜在关联，即使它们表面上看似不相关。例如，同一电视剧的OST演唱者可能因此被关联起来，丰富了推荐的维度。 在长短期兴趣挖掘方面，通过长短兴趣空间和信息上浮，兼顾用户的即时需求和长期偏好。Wide特征则用于捕捉用户过去的听歌记录，反映其持续的情感倾向。音乐推荐需要多路融合召回，主要是因为音乐具有情感的连续性和多样性，用户可能在不同时间段、不同情境下有不同的情感需求，多维度的偏好挖掘有助于满足这些复杂的需求。 音乐推荐系统在网易云音乐中的实现是通过对用户行为序列的深度建模，结合实时兴趣、动态兴趣、音乐知识图谱以及长短期兴趣挖掘，以实现个性化、多元化的音乐推荐，从而提升用户体验。这样的推荐策略不仅考虑了用户的行为模式，还充分考虑了音乐作为情感载体的特性，体现了音乐推荐系统的智能化和人性化。