网易云音乐AI算法在音乐推荐中的深度实践

"该资源是2019年WOT技术峰会上，网易云音乐的音乐推荐算法负责人肖强分享的关于AI算法在音乐推荐中的实践。内容涵盖了网易云音乐的基本情况、AI算法在音乐推荐中的应用、以及针对音乐场景的AI思考。" 在音乐推荐领域，网易云音乐作为一款备受欢迎的应用，拥有6亿注册用户，长期位居AppStore音乐排行榜首。其特色包括活跃的乐评社区、用户生成内容（UGC）歌单、精准的推荐系统、音乐人计划、LOOK直播和主播电台等功能。AI算法在音乐推荐中扮演了核心角色，帮助用户快速找到符合个人口味的音乐。 推荐系统是通过一系列AI技术实现的，如日志流处理、用户画像构建、音乐资源画像、召回引擎、粗排、匹配引擎、精排Ranker引擎，以及推荐展示等。这些技术涉及的数据处理工具包括Hive、Hadoop、SparkSQL、Mammut、Flink、SparkML、TensorFlow、ParameterServer、Caffe等，构建出一个完整的推荐技术体系。 音乐推荐与其他推荐系统的相似之处在于，两者都旨在提升用户体验，让用户更高效地获取资源。然而，音乐推荐的独特性在于音乐本身的复杂性，它要求系统能够深入理解音乐，包括音乐的响度、节奏、风格以及歌曲间的相似性。为此，AI应用结合了自然语言处理（NLP）、视频图像分析以及卷积神经网络技术，以更全面地理解音乐。 在音乐推荐中，用户对音乐的重复消费价值被强调，这与传统推荐系统有所不同。例如，Mdis(A，B)是一种基于重复消费价值的相似度计算方法，相较于余弦相似度和Jaccard等传统方法，能带来更好的推荐效果。同时，考虑到音乐的高消费成本和前后关联性，排序模型的选择至关重要。线性模型如逻辑回归（LR）虽然迭代速度快、解释性强，但表达能力有限；而决策树模型如随机森林（RF）、梯度提升树（GBDT、XGBoost、LGB）则能解决部分非线性问题，但可能需要进一步优化拟合能力。 网易云音乐通过深入理解音乐、精确捕捉用户需求，以及采用先进的AI技术，构建了一个高效且个性化的音乐推荐系统，为用户提供了一流的音乐体验。这种实践不仅在行业内具有示范意义，也为其他领域的推荐系统提供了借鉴。