网易云网页版登录入口有什么推荐的好歌单吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-19 00:17 标签： 网易云网页版登录入口

“商品推荐”系统的算法( Collaborative filtering )分两大類第一类，以人为本先找到与你相似的人，然后看看他们买了什么你没有买的东西这类算法最经典的实现就是“多维空间中两个向量夹角的余弦公式”；第二类, 以物为本直接建立各商品之间的相似度关系矩阵。这类算法中最经典是'斜率=1' (Slope One)amazon发明了暴力简化的第二类算法，‘买了这个商品的人也买了xxx’。我们先来看看第一类最大的问题如何判断并量化两人的相似性，思路是这样 -- 例子：有3首歌放在那里《最炫民族风》，《晴天》《Hero》。A君收藏了《最炫民族风》，而遇到《晴天》《Hero》则总是跳过；B君，经常单曲循环《最炫民族风》《晴天》会播放完，《Hero》则拉黑了C君拉黑了《最炫民族风》，而《晴天》《Hero》都收藏了我们都看出来了，A,B二位品味接近C和他们佷不一样。那么问题来了说A，B相似到底有多相似，如何量化我们把三首歌想象成三维空间的三个维度，《最炫民族风》是x轴《晴忝》是y轴，《Hero》是z轴对每首歌的喜欢程度即该维度上的坐标，并且对喜欢程度做量化(比如： 单曲循环=5, 分享=4, 收藏=3, 主动播放=2 ,  听完=1,  跳过=-1 , 拉黑=-5 )那么每个人的总体口味就是一个向量，A君是 (3,-1,-1)B君是(5,1,-5)，C君是(-5,3,3)   (抱歉我不会画立体图)我们可以用向量夹角的余弦值来表示两个向量的相似程度， 0度角(表示两人完全一致)的余弦是1 ，公式诚不欺我也以上是三维(三首歌)的情况，如法炮制N维N首歌的情况都是一样的假设我们选取一百首种子歌曲，算出了各君之间的相似值那么当我们发现A君还喜欢听的《小苹果》B君居然没听过，相信大家都知道该怎么和B君推荐了吧

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