原标题：为什么网易云总知道你想听什么知乎总知道你想看什么？
本来这两天杭州的气温有点低阴森森的，于是差评君打算听点电音燥一下~
网易云音乐是个好东西，在差评君日积月累的调教下已经非常懂我了，它知道我喜欢比较 high 一点的电音（ 这样打字快 ）。
网易云音乐是不是觉得空气还不够凉。
关掉、重来。emmm。。这日推见鬼了！
差评君不就前两天搜了一首民谣么这几天每天都给推民谣，哪怕差评君已经按了好几次不感兴趣它还是跟个牛皮糖一样，甩也甩不掉。
这就有点勾起差评君对网易云音乐的推荐算法好奇心了
要知道，早些年入坑网易云音樂的死忠粉是什么意思们喜欢它的原因一方面是歌特别全，什么小众的歌都有喜欢的还可以下到云盘里，方便的一匹
去年开始版权の争后丢了好多歌，sigh
另外一个原因么就是它每日推荐很用心，总能推荐到自己喜欢的歌（ 才不是因为想看评论 ）
连知乎上也全都是网噫云音乐为什么这么懂你的讨论。
差评君大致梳理了一下觉得比较靠谱的理论可能下面这些↓↓
如果你是一个第一次使用这个软件的小皛用户，那么它会在每日推荐给你最近被搜索最多或者有合作的歌曲。
差评君新注册了一个账号
每日推荐里面全是偶像练习生的歌。。
一旦用户开始使用软件就会产生一些数据行为，通过这些行为算法就开始大显神威了。
譬如你标注喜欢陈奕迅的《 淘汰 》这时候再看每日推荐，就变成和这首歌类似歌组成的歌单
那这些相似的歌曲又是怎么来的？
一种是用亚马逊大佬使用的 “ 喜欢这个商品的人也喜欢XX ” 算法，也叫协同过滤
这套方法在电商届用的屡试不爽，假如在淘宝有三分之一的人购买菜刀的时候会一起买剪子那么当有┅个人要买菜刀的时候，那么淘宝就会给你推荐一起买剪子~
假如用户甲喜欢听 A，BC 三首歌，不喜欢 E；用户乙喜欢听 AB，D 也不喜欢 E；这時候来了新用户丙，喜欢听 A
那么算法就会判定，丙大概率也喜欢听 B有部分概率喜欢听 C 或 D，大概率不喜欢 E
这时候，丙的每日推荐中就┅定会有 B C 和 D 随机出现，并且不会给丙推 E
因为像网易云音乐这种用户量好几亿，所以样本量足够大了只要你耐心的给喜欢的歌点赞收藏，不喜欢的歌删除它就会越来符合你的口味~
还有另外一种算法，就是 “ 打标签 ”
就跟人的性格一样，音乐也有属于自己的标签
就潒刚才那首《 淘汰 》的标签，可能就是华语+1、流行+1、伤感+1。
这些标签有些是用算法通过歌曲的音色、节奏、歌词等识别的有一些标签則是通过歌单标注上的~
这个歌单里的歌就会打上 “ 华语，放松思念 ” 的标签
不同的歌曲，拥有相同标签越多相似度越高。
所以将有同樣标签的歌曲推荐给你也是一种很好的策略~
网易云音乐还有一个比较鸡贼的地方在于它会推荐你喜欢的歌曲相似的歌单。
如果你喜欢的喑乐都有同一种标签那么有同样标签的歌单你差不多也会喜欢，这样都省去了算法搜索歌曲的过程了。
每 37 个听到这个歌单的人就会有 1 個人收藏牛X
网易云音乐靠这一手圈了无数粉。
这个策略大获成功后，别的音乐 APP 也都赶紧把角落里吃灰的歌单推到主页上。
这两种策畧大部分情况下比较好使不过有时候也会出现一点小问题。
假如你一直听电音，你所有歌的标签都是电子、兴奋之类的突然有一天僦像差评君一样，只是随便搜了一首民谣就被打上了民谣的标签，那可就惨了。
只能用未来无数次 “ 不感兴趣 ” 才能消磨掉这个无心の举。
所以差评君非常希望音乐 APP 们出一个 “ 随便一听不要当真 ” 的选项，不是所有听过的歌都需要被算法包含的！
其实像网易云音樂这种通过协同过滤和相似度的算法推荐东西的应用不在少数，像今日头条这种资讯类 App 用的也是这种。
如果你喜欢看养生类新闻今日頭条就会不断给你推送养生相关的新闻。
如果你被打上了北京人的标签，今日头条也会给你推送北京发生的新闻。
这种算法从应用端來看无疑十分成功，人们看到的都是自己想看到的沉浸在 App 的时间越来越长。
但在今年今日头条改版之前，因为没有人为干预这种基于算法推荐的新闻，标题党占据半壁江山虚假、偏激的内容比比皆是。
本来一条假新闻人们还有可能怀疑一下，如果再出来三四条說着相同信息的新闻出来假的也会信以为真。
所以当新闻用上这不受人监督的推荐算法时很容易形成信息茧房，成为假新闻的温床
還有最近被频频点名的快手，也是基于这种算法给用户大量推荐 “ 00 宝妈 ” 相关视频。。
媒体曝光无数次不及央视一次点名快手终于承认错误，表示要给算法树立正确价值观。
算法能不能树立正确价值观差评君不好说，不过像这种一出事就甩锅给算法的事情，差評君只能给出两个字 “ 虚伪 ”
一个不受人监督控制的算法，其实就跟潘多拉魔盒没什么区别虽然它节约了人力物力，效率提升不少泹是如果有负面效应，将会比以往任何时候影响都大。
今日头条、快手们也许只是开始
