，而且还没有使用机器学习，它实际上只是一些数据操作，通过相似性度量对Spotify的推荐进行一些改进，再加上一点随机性。...这些是: 上周没有出现在播放列表中的常见的热门歌曲 每个用户的热门歌曲与其他用户的热门歌曲最相似的样本 每个用户最喜欢的歌手(他们最喜欢的歌手之一)的歌曲样本 用户保存的歌曲样本 推荐曲目(通过Spotify...对于这一步，我还要确保歌曲没有出现在上周的播放列表中。 从Spotify推荐添加新的曲目 在最后一步中，我添加了新的曲目来填充播放列表的另一半。...我不想简单地添加Spotify根据歌曲推荐的歌曲，这些歌曲已经在播放列表中。因此，获得Spotify推荐只是第一步。我正在检索每首歌的多首推荐歌曲，然后根据相似度评分再次过滤。...不幸的是，Spotify API不接受25个曲目的推荐查询，我，因此，结束了分裂成5个曲目“包”的过程，每个“包”检索25首曲目。这125条建议通过它们与播放列表中已知曲目的相似度进行进一步过滤。
每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的...下面是Twitter上两位网友的说法： Dave(A cenobite) @dave_horwitz: @Spotify Discover Weekly播放列表对我的了解是如此之深。...Amanda Whitbred @amandawhitbred: 在这一点上，@ Spotify的“每周发现”非常了解我，以至于它推荐的音乐我都会喜欢。...Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...嗯…首先，加上第三个模型可以进一步提高这个推荐服务的准确性。但实际上，使用这种模型还考虑到一个次要目的：与前两种模型类型不同，原始音频模型可以用来发现新歌曲。
每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的...Spotify的“每周发现”播放列表 - 具体来说，是我的播放列表。...下面是Twitter上两位网友的说法： Dave(A cenobite) @dave_horwitz: @Spotify Discover Weekly播放列表对我的了解是如此之深。...Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...自然语言处理 – 代表了计算机理解人类语言的能力 - 是一个庞大的领域，通过情感分析API来实现。
“人工推荐”（manual curation）的意思是指由一些“音乐专家”或者其他音乐推荐人把那些他们认为好听的歌放在到播放列表里，然后让大家去听他们的播放列表。...Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型，实际上，他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用，最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。...但Spotify在实践中如何实际使用这个概念来给数以百万用户推荐歌曲的呢？要知道这些推荐是基于其他数以千万的用户喜好来推荐的。 上图的矩阵只是一个例子。实际上，真正的矩阵是巨大无比的。...自然语言处理，即电脑理解人类语言的能力，本身就是一个广阔的领域，经常使用在情感分析（sentiment analysis）API上。...图片由Tristan Jehan & David DesRoches （the Echo Nest）提供 最终，对歌曲关键特征的理解使得Spotify能够理解歌曲之间的本质上的相似性，从而用户会享受这些根据自己的收听历史得到的推荐歌曲
尽管发现音乐本质上是社交的，但Spotify在2017年删除了自己的收件箱，并将好友活动标签限制在桌面，因此无法在其移动应用程序中直接与朋友互动。...在桌面应用程序上，而不是移动或网络上，你可以查看你的Facebook好友当前正在听的歌曲的好友活动提示。...2014年，我曾写道，Spotify应该超越博客式的浏览模式，创建一个“播放源”(PlayFeed)播放列表，该列表将通过算法推荐、顶级艺术家的新专辑和好友的热门收听动态更新。...image.png 结果是，你要么只能看到朋友们当前歌曲的近景快照，要么只能看到他们手动发布的为数不多、往往已经过时的播放列表，要么只能看到你在其他地方发给他们的歌曲。...社交推荐不仅能让用户听Spotify的时间更长，从而听到更多广告，或更不可能取消他们的订阅，还能帮助Spotify利用用户在别处找不到的社交图谱锁定用户。
DRmare Music Converter 是一款强大的Spotify音乐转换器，只需将Spotify歌曲和播放列表拖放到DRmare，它就可以在几分钟内完成剩下的工作！...从Spotify免费下载所有歌曲，专辑，播放列表通过Spotify Premium订阅，您可以下载任何Spotify歌曲，以便在离线计算机，平板电脑和手机上播放。但是，如果您没有高级帐户怎么办？...只需将Spotify歌曲和播放列表拖放到DRmare，它就可以在几分钟内完成剩下的工作。对于某些无法录制的曲目，DRmare可以跳过它们并始终如一地继续执行任务。在转换歌曲时，您不必坐在电脑前。...在任何设备和播放器上享受Spotify音乐虽然Spotify受iOS，Android和其他一些移动设备支持，但由于DRM保护，仍然有多个设备（如MP3播放器）未包含在列表中。...感谢DRmare Spotify Music Converter for Mac，您现在可以在所有流行的设备和播放器上免费播放任何Spotify曲目和播放列表，如Sony Walkman，SanDisk
「人工管理」意味着存在一个「音乐专家」团队或其他监管者在挑选歌曲编写播放列表，而用户拿到的歌单多少取决于个人喜好（后来，Beats Music 也使用了相同的策略）。...但是把这个方法套用在 Spotify 上，实际上需要分析的是数百万用户的喜好，推荐的也是数百万用户的歌单，所以我们需要用上 Python 库。 ? 在这里，你看到的矩阵是庞大的。...为了使用这些数据找到与我相近的用户，协同过滤使用点积比较了我的向量与所有其他用户的向量。同样的事情也发生在歌曲向量上，你可以用这种方法来找同类型的歌曲。...自然语言处理是让计算机理解人类语言含义的技术，在业界通常通过情绪分析 API 来实现，NLP 是人工智能下的一个庞大领域。...首先，加入更多的模型可以再次提升推荐系统的准确性。不过事实上，这是引入第三种模型的次要目的：原始音频模型主要用于处理新歌推荐任务。
播放列表开始出现在人们的播放列表文件夹、Spotify桌面以及Web和移动应用的顶部，和设备上其他的播放列表一样，这个播放列表也可以脱机存储并且与朋友分享。 例如，这是我的播放列表： ?...因此，我们获取所有的音乐，然后检测你听了什么音乐，然后将最近听过的音乐赋予更大的权重。结合这两种方法，我们就可以为你推荐你可能喜欢的音乐。”...，将用户与其它用户匹配，而不仅仅是将用户与歌曲或艺术家匹配。...我们的算法是站在巨人（人类）的肩膀上”。 Discover Weekly还在一定程度上依赖于用户在使用Spotify的过程中所养成的习惯。...他说，播放列表在Spotify上已经是名副其实的本地格式了；用户已经知道如何播放、快进、脱机以及保存音乐。
工具 当中使用的主要工具是 Spotify API 服务的音频特性组件。这些音频特征代表了一首歌曲的特点。稍后我将更详细地解释这些特性。...数据 歌曲的数据是用我写的一个 Python 脚本获取的，该脚本获取一个用户的所有播放列表，以及特定播放列表的所有歌曲。...一旦我有了歌曲的基本信息，包括 Spotify ID，我就能使用该脚本获取音乐的音频特征。...https://github.com/juandes/spotify-audio-features-data-experiment 有关Spotify的音频功能的详细信息，请查Spotify上的官方文档...https://developer.spotify.com/web-api/get-audio-features/ ref： https://medium.com/towards-data-science
用户可以搜索歌曲、播放音乐、创建播放列表等。当用户执行操作（例如播放歌曲）时，应用程序会向后端服务器发送请求。 负载均衡器：这是一个中间层，它将传入的流量分配到多个 Web 服务器上。...这提高了我们的应用程序的可用性和容错能力。 Web 服务器 (API) ：这是处理来自移动应用程序的请求的 API 层。例如，如果用户想要播放歌曲，请求就会发送到这些网络服务器。...引入 CDN 由于流量增加，我们需要引入缓存和 CDN（如 Cloudfront / Cloudflare）来提供歌曲，并且每个 CDN 在地理位置上都将靠近一个区域。...因此它可以比我们原有的 web 服务器更快地提供歌曲。 并且我们可以使用 LRU（最近最少使用）驱逐策略来缓存流行歌曲，不流行的歌曲仍然会从 Blob 存储中获取，然后缓存到 CDN。...数据分析：由于我们的系统收集了大量的用户和歌曲的数据，我们可以利用这些数据进行一些数据分析和挖掘，例如，推荐系统、用户画像、歌曲分类等。
播放列表在主要最右侧的窗口中，与歌曲播放和播放列表相关的基本控件位于顶部和底部。... Clementine的实用之处是它的树状导航风格，结果是有用的，以防您习惯于直接从不同驱动器上的文件夹播放音乐。...在右上角，有一个大的搜索框，可以在艺术家，专辑和歌曲的基础上搜索歌曲文件。您还可以从主窗口本身轻松地编辑歌曲的元数据。...在左边的歌曲和艺术家信息选项卡下，您可以轻松获得歌曲的歌词，阅读关于last.fm的歌曲，并了解艺术家的详细信息。...Clementine支持音乐库播放列表的搜索管理，整合了 Spotify, Grooveshark, Last.fm, SomaFM, Magnatune, Jamendo, SKY.fm, Digitally
但是，Apple Music总是让我的希望落空。这项服务注定要将世界上的所有人都转向流媒体，但它还是很青涩的，不如Spotify这样成熟的应用更有吸引力。...用户可以点击并按住这些头像，试听歌曲15秒，然后决定是要向上滑动拒绝推荐，还是向下滑动将歌曲添加到音乐库中。 我选择了手势交互的方式，这样用户无需盯着屏幕，就能使用Sampler了。...Spotify所使用的半色调摄影效果，以及在播放列表的专辑封面中的“爆炸性”效果都是这方面的优秀范例。...推荐的播放列表封面： 对于推荐的播放列表而言，我想让它看起来与“突出艺术家”这一主题一致，同时要通过色泽的运用，体现出播放列表中歌曲的情绪或氛围。...，可以根据用户的喜好，来推荐播放列表还有专辑，这是Apple Music展现自己对用户有多了解的地方。
我的工作成果的一些应用潜力。 今后的工作 （Future work） 结论（Conclusion） 协同过滤 网络音乐平台Spotify传统上 主要依靠协同过滤 驱动音乐推荐。...假如有两首歌曲在空间上临近，它们很可能是相似的。如果一首歌曲距离一个听众很近，这首歌对他可能就是一个好推荐（如果他还没有听过这首歌）。...注意这个编号是任意的，因为过滤器没有排序。 通过查找在分析的30秒内对给定过滤器最大激活的歌曲，得到了这四个播放列表。...基于相似度的播放列表 预测的隐因素向量也可以用来查找听起来相似的歌曲。...下面是这样产生的几个播放表：首先预测给定歌曲的因素向量，然后从测试集中查找出这样的歌曲，其预测因素向量的余弦距离，靠近给定的歌曲。这样播放列表中的第一个曲目永远是查询曲目本身。
讲道理，Foursquare获取的用户停留数据并没有被系统标记，但系统通过无监督学习可以将地点聚类而划分出热门地点。基于用户数据生成本周热门地点信息，推荐给其他用户。...我们可以来做个测试——你能推测出音乐平台Spotify中的“每周发现”（Discover Weekly）和“推荐歌曲”（Recommended Songs）功能所应用的算法有何不同吗？...两者都是为你推荐的歌单，但它们的的确确是不同的算法。 ? “每周发现”可以算作一种监督学习，机器学习记录你所听过的歌曲，并以此当成样例来预测你可能喜欢的歌曲。...而“推荐歌曲”更像是一种无监督学习任务，算法在数百万张播放列表中寻找共现（co-occurrence)模式，为你推荐与你口味相似的其他人歌单中出现频率较高的歌曲。不得不说，这真是一个水灵灵的举例。...亚马逊的相关商品顾客提示语（customers-also-bought）依然个瞩目的案例，还有我们刚刚提到的Spotify的歌单推荐，你应该还没忘吧。 6. 发现系统异常？
项目 该项目的目标是构建一个Spotify客户端，让它能够学习我的听曲习惯并跳过一些我通常会跳过的歌曲。不得不承认，这种需求来自于我的懒惰。我不想在当我有心情想要听某些音乐时，创建或查找播放列表。...数据 我需要完整的听歌历史记录，包括我跳过的那些歌曲。获取历史记录很简单。虽然Spotify API仅允许获取最近50首播放的歌曲，但我们可以设置一个cron job来重复轮询该端点。...Spotify Web API并没有为此提供任何的端点。之前我使用Spotify AppleScript API创建了一些控制播放的服务（本文的其余部分将涉及到MacOS Spotify客户端）。...在研究在哪hook时，我认为一个开始hooking的好地方是Spotify处理“media control keys”或我MacBook上的F7-F9。...当我们点击目标指令时，我们可以打印出寄存器r12的内容： ? 我们要做的就是从这个地址减去偏移量，看，我们获取到了我们名义上的地址：0x100CC2E20。
推荐系统对于我们今天使用的几乎所有应用程序都是至关重要的。 借助大数据，我们有大量可供选择的内容。并且我们可以建系统，通过这些系统可以帮助我们筛选和确定选择的优先次序。...词嵌入是任何任务的基础，例如情感分析，文本摘要，语言翻译或任何其他NLP任务。Airbnb，Spotify等公司大量使用它们来构建推荐系统，从而提供实时个性化。...每个用户的这些点击会话均视为句子。然后，进行正负采样。只要用户没有点击推荐的列表，就会被视为否定样本。为了进一步改善模型的性能，它们将最终预订的用户列表作为该用户单击的其他所有列表的肯定示例。...现在让我们谈谈Spotify。针对其用户创建和收听的播放列表进行Spotify的skipgram。他们还考虑了用户跳过的歌曲，用户在歌曲上花费的时间以及整个用户的收听历史。...最后，他们根据此推荐相关的艺术家。 最后，让我们谈谈一家名为ASOS的在线时装和化妆品零售商公司。他们使用词嵌入作为输入来预测客户价值寿命预测。
因为 Spotify 未提供公共的音乐资源 API，所以我们将会使用一组虚拟数据。 话不多说，我们开始~ 什么是 ts-audio？...ts-audio 是一个能够使 AudioContext API 更易于交互的第三方库。 它能为开发者提供播放、暂停等方法，并允许你创建播放列表。...总的来说，ts-audio 提供以下功能与特征： 一个简单的 API，它抽象了 AudioContext API 的复杂性 提供跨浏览器支持 轻松创建音频播放列表 适用于任何能够编译成 JavaScript...创建功能 为了为我们的应用程序创建功能，我们导入 useState 来获取歌曲的当前索引。...最后，我们处理了更改图像、艺术家和歌曲标题的功能。 当我们启动应用程序时，似乎一切正常； 单击“下一步”按钮时图像会发生变化。 但是问题来了，播放的歌曲与屏幕上显示的图片和艺术家姓名不匹配。
Spotify ? 这个应用程序同样是免费的。但每次你把一首歌保存到一个播放列表中，你就是在为这个品牌做贡献，像Instagram一样。 这会加强你与服务的联系。...播放列表中的歌曲是便是内容增加服务价值的一个典型例子，尽管 Spotify 并不制作这些歌曲的创作者，它只是歌曲的搬运工和存储平台。 举个例子。...在改用iPhone之前，我用的是Android手机，Spotify是当时Android最吸引人的应用。两年后我决定改用iPhone，但保留了Spotify。...我试着使用Apple Music，但我很难适应新的界面，也很难重新创建播放列表和聆听习惯。...Spotify 增加附加价值的另一个很好的例子是他们的「每周发现」，你可以进一步了解这个功能。当他们第一次推出“每周发现”这个基于你播放历史的个性化播放列表时，我就已经下定决心，我会一直使用这个应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
