Algorithm last.fm、grooveshark、pandora等推荐网站背后的算法是什么?

Algorithm last.fm、grooveshark、pandora等推荐网站背后的算法是什么?,algorithm,collaborative-filtering,Algorithm,Collaborative Filtering,我正在考虑启动一个基于推荐系统的项目。我需要在这方面提高自己,这看起来是网络上的热门话题。还想知道lastfm、grooveshark和pandora在推荐系统中使用的算法是什么。如果您知道这类算法的任何书籍、网站或资源,请告知。是对这一领域的一个很好的、平易近人的介绍。潘多拉算法他从将特定音乐类型与您输入的特定歌曲相匹配开始。然后,人们投票决定他们喜欢还是不喜欢这首歌,这使得这首歌逐渐成长起来,从而消除了不好的歌曲,并将好的歌曲推到了最前面。它也会在你的歌曲播放列表中添加投票数很少的新歌,这样

我正在考虑启动一个基于推荐系统的项目。我需要在这方面提高自己,这看起来是网络上的热门话题。还想知道lastfm、grooveshark和pandora在推荐系统中使用的算法是什么。如果您知道这类算法的任何书籍、网站或资源,请告知。

是对这一领域的一个很好的、平易近人的介绍。

潘多拉算法他从将特定音乐类型与您输入的特定歌曲相匹配开始。然后,人们投票决定他们喜欢还是不喜欢这首歌,这使得这首歌逐渐成长起来,从而消除了不好的歌曲,并将好的歌曲推到了最前面。它也会在你的歌曲播放列表中添加投票数很少的新歌,这样歌曲就可以获得一些投票


不确定列出的其他网站。

曼宁在这方面也有两本好书。而且

网站上有一个很好的演示视频,其中有解释(以及作者论文的链接)。这种方法处理的是分析音乐本身的特点。其他方法,如NetFlix和Amazon,依赖于具有相似品味的其他用户的推荐以及基本的类别过滤。

看看或


一个简单的算法是。

Yehuda Koren(在获得Netflix大奖的团队中)的伟大论文:Netflix大奖(谷歌)的BellKor解决方案

两个网站:


  • 谷歌:

一种时尚的迟到反应: Pandora和Grooveshark在使用的算法上有很大的不同

基本上,推荐系统有两种主要方法: 1.协同过滤, 二,。基于内容。 (和混合动力系统)

大多数系统都基于协同过滤。这基本上意味着匹配偏好列表):如果我喜欢A、B、C、D、E和F项,而其他几个用户喜欢A、B、C、D、E、F和J项,那么系统会向我推荐J项,因为我与这些用户有着相同的品味(虽然不是那么简单,但这就是想法)。这里分析的主要特性是项目id和用户对这些项目的投票

基于内容的方法分析手头项目的内容,并根据我喜欢的项目内容而不是其他用户喜欢的内容构建我的个人资料

话虽如此,Grooveshark是基于协作过滤的,Pandora是基于内容的(可能上面有协作过滤层)

潘多拉的有趣之处在于,内容是由人类(音乐家)分析的,而不是自动分析的。他们称之为音乐基因组计划(music genome project(),注释者在每首歌曲的几个轴上标记一些标签,如结构、节奏、音调、录音技术等(完整列表:) 这就是为什么他们可以选择解释和证明推荐的歌曲。

  • Last.fm“邻居”可能是协作过滤
  • 潘多拉聘请了数百名音乐学家对歌曲进行500维的分类。
这是两种截然不同的方法。就文学而言,谷歌学者是你的朋友