- 主题:你最喜欢的电影？
可以啊，音乐可以拆解成很多要素的
然后就可以比较相似度了
【 在 hellohumand 的大作中提到: 】
: 现在播放器的数据分析
: 做得不错呢
: 能根据你的听歌习惯进行进一步的推荐
: ...................
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你说的智能推荐
大概有两种
一种是找到跟你相似的人，比如说，你喜欢a,b,c,d,e这几首歌
然后系统找到喜欢a,b,c,d,e的其他人，看看他们喜欢别的你没有听过的推荐给你
至于何谓喜欢，系统可以从你听的时间啊次数啊评论啊收藏啊搜索记录啊这些行为知道
第二种是看歌本身吧，比如从你喜欢的歌里提取一些共有的特征，比如甜蜜的忧伤，然后它会找到别的甜蜜忧伤的歌曲给你，那么问题来了，这些歌曲的标签哪里来，可以靠听者自己打标签给歌曲（建立歌单编辑歌单的时候选择），这样的话，一首歌许多人打了标签后，统计多的作为标签就可以了，也可以从评论里抽取高频的关键字作为标签，还可以从歌曲旋律音频特性里学习出。
我没做过歌曲推荐，以上是凭我的专业素养类推的
【 在 hellohumand 的大作中提到: 】
: 一首歌的最初始的要素是需要人给他先进行定义吗？
: 比如潇洒走一回：关键要素可能有：港台老歌，叶倩文，等，这些是需要人来初始识别然后存到数据库里吗？
: 这样的话做这个数据库得很大工作量哦
: ...................
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你为啥不时的注销
这个是你马甲？
你主id是啥？
【 在 hellohumand 的大作中提到: 】
: 你应该心态很年轻～
: 我还是喜欢看复联4
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没有啊
看一下不就知道了
楼主回完一个帖子图像就变灰了啊
一般这种情况是id切换
【 在 sexdancing 的大作中提到: 】
: 你跟踪人了。
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变灰了 就不能及时回你了
互动的乐趣就没有了啊
所以看在不在线是最起码的灌水技能啊
当然了 有时候也看主题有没有意思
【 在 sexdancing 的大作中提到: 】
: 但你去看一下了。这就是跟踪方式之一。
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这你也懂啊
【 在 yyaosh 的大作中提到: 】
: 大致靠谱
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别人说了一个有意思的观点
你跟进一下 然后 对方反馈一下
思想的碰撞 精神的摩擦
这不就是灌水的乐趣吗
【 在 sexdancing 的大作中提到: 】
: 所以你期待跟人互动了。
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说的有模有样啊
【 在 yyaosh 的大作中提到: 】
: 关联推荐嘛
: 以前流行用样本的决策树之类算法，大数据以后就是基于sku标签管理及客户关联行为的确定性计算了
: :
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哦哦哦
mao开头的那个id呢
【 在 hellohumand 的大作中提到: 】
: 我用的手机app而已
: 这app不利索不能怪我啊
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: ...................
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