音贝网社交化推音乐
找音乐,你还在用搜索、榜单、播放器吗?要是有人知道你的口味,总是会把你喜欢的音乐推荐给你,是不是很贴心。要是你的朋友总能从你那里发现他喜欢的音乐,会不会感觉很欢乐?他一定会拍着你的肩膀说,老兄,真是气味相投啊。
音贝网就是这样一个可以“让好音乐主动找你”的网站,它是基于智能化推荐、订阅和分享服务的社交音乐平台。与我们通常理解的以音乐为介质建立社交关系的做法不同,音贝网是建立在已有的社交关系基础上。归根结底,还是以音乐为诉求,提高音乐与听者的匹配度和流通的效率。
简单说来,音乐通过音贝网是这样传播的:首先,新用户可以直接用自己的社交媒体账号登陆音贝网,系统会针对用户在社交媒体上的关系、行为等数据进行挖掘和分析,识别用户在音乐上的口味,然后做到符合用户预期的个性化推荐,用户在音贝网上的浏览、收听、收藏、分享等行为也会形成数据沉淀;然后,用户可以在音贝网上选择喜欢的单曲制作成精选辑。这种UGC精选辑的方式,将碎片化的单曲根据个性化的喜好串起来,碎片化的音乐单曲进行筛选并重新整合;接着这些音乐依托每一个用户的社交关系网络进行快速的传播。微博上有数十万条音贝网精选辑的分享内容。
音贝网就是要解决目前互联网音乐曲库容量已近千万量级,而用户无从找起的不对称问题。目前音贝网已经和新浪乐库,以及新浪微博、人人网打通。据袁雨来介绍,自今年6月5日音贝网公测以来,仅仅依靠社交网络上用户的口碑相传,在短短3个月内,就已积累了20万注册用户。
数据挖掘和机器学习是音贝网的核心竞争力,创始人袁雨来就是清华大学计算机系高性能计算的博士,现在团队有15人,大部分都是全国高校数据挖掘专业出身,他们做了很多前沿性研究。当然,基于社会化媒体的推荐的准确性依赖于用户在社交媒体上的活跃和展示程度,音贝网数据挖掘的一大亮点是多维度。基于社交关系和收听历史的混合数据挖掘和推荐算法,
袁雨来介绍,在云计算技术方面,他们也有所计划,要建立社交云、智能云和多终端平台:社交云里主要包括多个平台上的大量用户的社交关系网,以及在音贝网里新建立的订阅关系。音乐内容将在这些关系之间进行快速有效的传播,同时对大量用户UGC音乐精选辑行为,,社交关系数据和收听历史的数据,机器学习算法会进行挖掘和学习, 进而为每一个用户个性化推荐音乐精选辑, 成为一朵智能推荐音乐的云。此外,未来的音贝将会为PC、手机、车载,、家庭影院等多种音乐播放的终端提供云服务,达到音乐内容的自动同步和音乐播放体验的无缝自动切换。比如你开车时听一首歌听到一半,下车之后用另外的终端仍可以接着继续听完。
感兴趣的朋友可以到这里体验下。(文/沈凌莉)
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