qq音乐个性电台(精选名字56个)

qq音乐个性电台

1、第一部分是Context/demographic是融合上下文信息以及年龄、性别和城市等统计学信息的模块；

2、新专辑《21号公路》既有中国西北部漫天风沙的味道，更融合了来自美国西部的空旷感、牛仔般的洒脱和狂野感。不管快歌慢歌，吉他和鼓的音色都是那么粗粝、慵懒。把人带到了得克萨斯州那种笔直伸向远方的公路上，正切《21号公路》的主题。主打歌《21号公路》有着美国大片的即视感，22年的布衣乐队，整理行装，继续在路上。

3、设计思考

4、在去年《互联网周刊》&eNet研究院联合发布的2017网络音乐平台排行榜中， QQ音乐位列榜首，DCCI(互联网数据中心)调查显示，QQ音乐在各个年龄层的用户占比都远超其他音乐平台，在00后中使用率甚至接近7成，达到7%。

5、 “春日出行”的概念设定总带有一丝浪漫主义的味道，温柔的春风拂面吹过，耳朵里的音乐绵远悠长。作为一门脱离于语言桎梏的艺术，它将旅途缩短，思绪拉长，音乐总能够展示人们更抽象的情感与态度，而现在，它能够展示的似乎还有更多。

6、跨界背后，是无处不在的QQ音乐之力

7、通过与不同品牌的联合，“MusicYourLife”将音乐渗入不同的生活场景，以期让音乐与生活发生碰撞，激发更多灵感。去年11月，QQ音乐作为年轻、时尚的音乐领导品牌，与知名运动品牌Nike强强携手推出“跑步电台”，将音乐陪伴与运动数据记录功能合二为解决了两类APP不能兼得的痛点。通过自动匹配音乐、同步信息、记录轨迹、好友PK等创新玩法，“1=2”的“跑步电台”集技术应用与互动体验于一身，为跑步爱好者开启了“乐跑”新模式，让音乐和跑步这对黄金搭档激活出更多生活正能量。

8、元音计划 | 入驻元音乐教程

9、无论是在太古里落地QQ音乐快闪店、高校音乐跑步大赛，还是在春节过后打造的QQ音乐•站，QQ音乐正在通过音乐性，将更多感性的音乐内容融入到生活场景中去，而这些场景几乎囊括了受众日常的“衣食住行”等线下场景，让音乐与用户体验完成无缝衔接，给用户带来完整的场景体验。

10、独立音乐人段同愿带着他对音乐一贯认真的态度一路走着，在他看来一个音乐从都到尾都是自己一个人制作的这件事情本身就是一种特别有成就感的事。当然，自己制作自己唱质量也是没得说的~

11、Q2：在音乐场景下怎么去平衡一个用户的长短及兴趣？(qq音乐个性电台)。

12、　　方法步骤

13、在对样本特征和模型结构做了一些改进后，YouTube模型在召回上有非常不错的推荐效果，该召回通路的歌曲完播率很高，但也存在不少问题。例如：

14、优化1：对于问题在Songid的基础上，加入完播歌曲的语种、流派等数据进行拼接，尽量减少模型学习的成本，显式地告诉模型，某些歌曲的聚类是相近关系。

15、  

16、这首歌是郑景仁在国外生活的时候写下的，那也是他最寂寥的时期，我能听到歌声里的美景和愁思，勾勒成一个孤独模样。说这一切都是无止尽的想，不如说这些是现实给的无奈吧！但是，筑梦的路上，我们都孤独。

17、靠谱少年隋佶辰在本周又回到了TOP10榜单中~这首歌曲用轻松的词曲为我们勾勒了一个充满阳光的梦~这时的梦快醒了我有点舍不得，但真的该起床了。这种状态像不像工作日的早晨大家的真实写照，不要太慌张，早点起床认真过好每一天~

18、酷狗：

19、最后一部分是OnlineServing模块，线上分为多个兴趣向量进行近邻检索，每个索引集合都是用户某个兴趣的聚类，也就是用不同的UserEmbedding去线上索引出用户不同的兴趣簇类。

20、其次，目标群体的固有属性比较稀缺，除去音乐本身的画像，其他属性仅有用户填写的少量人口统计学信息。在行为层面，即用户的互动层面，完播和切歌是主要的操作行为，也有收藏、拉黑、关注以及加入自建歌单等其他操作。

21、基于Self-Attention的多兴趣表征方法

22、只要您拥有QQ音乐播放器，就拥有属于您自己的流行音乐。

23、往期精选

24、接下来详细介绍这几个方案。

25、涉足出行领域，对于QQ音乐而言，是为满足用户多元需求，为探索更多场景可能布局中的重要一环。而这一切都基于QQ音乐所拥有优质曲库、数字音乐和艺人资源，为听懂用户提供了强有力的支撑。

26、接下来将从序列建模和多兴趣建模分别介绍对上述问题的改进和实践。

27、互联网核心应用算法宝藏书PPT电子版下载！

28、“音乐号”的目标不是流量，而是内容与用户的高效对接转化率，无论是海量曲库内容，还是个性电台、用户个性化推荐等定制体验，或是QQ音乐经典的绿钻豪华版的无损音质，针对消费者娱乐体验形式的多元化发展和不断增长的娱乐消费需求，QQ音乐不断在线上、线下两大路径进行着积极探索。

29、成立于97年的透明乐队2002年的时候获得了上海亚洲音乐节全国优秀冠军，曾和孙楠、杨坤、李克勤等诸多大咖合作过。爱的感觉是透明乐队较为早期的作品了。放到现在依然很好听，果然好音乐是不会过时的~

30、专访湖泊乐队 |陈小熊|归一|RAINBOW计划

31、A：在音乐场景里，有非常多的入口。每个入口的样本分布差异很大，或者说特征分布是不同的。比如：每日30首的用户分布、特点，跟电台场景相比，差异很大。在最开始的时候也提到过这个问题，所以对于排序来讲，排序侧的样本是针对每个单独的点位做优化。所以这里的样本都选择点位本身的样本。而召回是所有入口都共用的召回模型，所以对召回模型来讲，用的是大盘数据，也就是用QQ音乐的整体数据做统一训练。

32、A：音频特征是有加到排序模型里面的，在QQ音乐排序模型里面大量运用了音频特征。前面也提到了，在音乐场景里面，音频是比较关键的特征，能在一定程度上表现出用户的兴趣。

33、新歌推荐

34、联邦学习召回

35、使用Song2vec的方法进行建模，上图中展示了目标函数。可以看到在Song2vec的基础上，添加了关系的学习，其中伽马因子表示当前关系能够融合到模型里面的程度。

36、二者的出品公司不同

37、本期的元音乐原创榜要和你saygoodbye啦，更多电台内容比如新声驾到等欢迎大家来企鹅FM、喜马拉雅、荔枝、情咖FM、网易云音乐电台、QQ音乐电台等搜索元音乐收听哟！

38、有粉丝评论这首歌“有人听了想去酒吧，有人听了想去丽江，有人听了想要结婚，有人听了只想发给另一个人”嗨.今晚，你那里夜色怎么样，你…是不是又想他了?

39、上面介绍的方式都是基于纯音频的表征，那是否可以联合用户的行为进行metriclearning呢？通过实践，我们提出了User-AudioEmbedding建模方法。user部分是利用深度模型计算的40维userembedding。audio部分的模型改用用户喜欢的一首歌和用户不喜欢的n首歌，与40维的userembedding做metriclearning。训练好的audio部分模型，可对任何音频输入得到40维的embedding。相对于之前提到的单纯audioembedding，融合了user信息的useraudioembedding在音频的召回准确率上得到了进一步的提升，这一点也在MIREX大奖中country，rap/hip-hop/K-pop这三个流派分类的精准度，达到了历史的最好成绩。User-AudioEmbedding模型也拿下了MIREX大奖，论文发表在ICASSP上面，有兴趣的同学可以去搜这篇文章看一看。

40、我们做了一些实验分析，并得到了一些结论：左上图是推荐给用户的冷启动新歌分布，右上图是对应用户人群的收藏歌曲分布，计算冷启动新歌的完播率与用户收藏歌曲的音频相似度之间的皮尔逊相关系数(具体计算方式列在下面)，可以看到左下图是符合正态分布的，我们发现歌曲与用户资产的音频embedding加权相似度与用户听歌完播率的相关系数符合正态分布，从某种程度上说明部分用户听歌行为与音频是敏感的(r_value>0)。

41、在QQ音乐首页有非常丰富的推荐产品，例如：个性电台、每日30首、单曲推荐、UGC歌单推荐和AI歌单等等。

42、在新歌冷启动和歌曲投放召回里面，QQ音乐利用音频向量对用户的音频偏好以及歌曲音频表征进行处理，利用歌曲的音频表征进行候选歌曲的召回，再利用用户的音频偏好作为特征进行排序，也取得了非常不错的效果。

43、qq音乐个性电台不能一起听得解决办法:

44、在QQ音乐场景，80%以上用户听两个以上流派，47%以上用户听两个以上语言歌曲。如何更加精准的挖掘用户听歌序列的多兴趣，甚至小众的听歌兴趣，非常重要。

45、在QQ音乐主面板。点击QQ音乐-设置

46、这样的好处是数据会相对丰富，且能够学习到不同圈层信息。对于深度召回样本来讲，更多使用的是完播序列样本，另外还包含了人口统计的特征，以及一些收藏信息等。对于排序侧的样本就不是这样了。

47、结合在PPT里面的分析，可以看到部分用户或者是大部分用户，其听歌行为还是跟音频信息相关。最近我们对音频的尝试，不管是基于歌手的音频相似召回，还是歌曲的音频相似召回，在数据上都有非常不错的表现，表现在收藏率的提升。因为用户不太熟悉这些歌曲，或是说它洞穿了目前的一些协同逻辑，所以给用户带来的惊喜性会更大。

48、好看的章沐~又来了。本周带着他的作品《色》排在了榜单的第三名~这首歌同样是由创作才子章沐和徐希联合创作，整首歌洋溢着怪咖的味道，凭借这一份“怪味”成为人气热单。

49、腾讯音乐娱乐集团首席执行官彭迦信曾提到，“对于音乐人而言，腾讯可以提供最全的用户覆盖，多产品的孵化能力也能让音乐人获得更多回报。”除了用户数优势外，还有包括大量扶植音乐号，推动数字音乐专辑的发展等打通媒体内容生态的举措。

50、序列与多兴趣召回，主要是为了挖掘序列中时间和空间的特性，以及用户的多兴趣表征。

51、Q3：多兴趣的召回，每个兴趣数的召回数量怎么选？

52、引入序列与多兴趣召回；

53、活动推荐：

54、用音乐串联生活、提升生活品质，“MusicYourLife”是QQ音乐提出的倡导阳光、轻快、正能量的全新生活方式与生活理念。

55、应聘简历发送邮件：yldjs001@1com