，而且还没有使用机器学习，它实际上只是一些数据操作，通过相似性度量对Spotify的推荐进行一些改进，再加上一点随机性。...这些是: 上周没有出现在播放列表中的常见的热门歌曲 每个用户的热门歌曲与其他用户的热门歌曲最相似的样本 每个用户最喜欢的歌手(他们最喜欢的歌手之一)的歌曲样本 用户保存的歌曲样本 推荐曲目(通过Spotify...对于这一步，我还要确保歌曲没有出现在上周的播放列表中。 从Spotify推荐添加新的曲目 在最后一步中，我添加了新的曲目来填充播放列表的另一半。...我不想简单地添加Spotify根据歌曲推荐的歌曲，这些歌曲已经在播放列表中。因此，获得Spotify推荐只是第一步。我正在检索每首歌的多首推荐歌曲，然后根据相似度评分再次过滤。...不幸的是，Spotify API不接受25个曲目的推荐查询，我，因此，结束了分裂成5个曲目“包”的过程，每个“包”检索25首曲目。这125条建议通过它们与播放列表中已知曲目的相似度进行进一步过滤。
每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的...下面是Twitter上两位网友的说法： Dave(A cenobite) @dave_horwitz: @Spotify Discover Weekly播放列表对我的了解是如此之深。...Amanda Whitbred @amandawhitbred: 在这一点上，@ Spotify的“每周发现”非常了解我，以至于它推荐的音乐我都会喜欢。...Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...嗯…首先，加上第三个模型可以进一步提高这个推荐服务的准确性。但实际上，使用这种模型还考虑到一个次要目的：与前两种模型类型不同，原始音频模型可以用来发现新歌曲。
每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的...Spotify的“每周发现”播放列表 - 具体来说，是我的播放列表。...下面是Twitter上两位网友的说法： Dave(A cenobite) @dave_horwitz: @Spotify Discover Weekly播放列表对我的了解是如此之深。...Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...自然语言处理 – 代表了计算机理解人类语言的能力 - 是一个庞大的领域，通过情感分析API来实现。
“人工推荐”（manual curation）的意思是指由一些“音乐专家”或者其他音乐推荐人把那些他们认为好听的歌放在到播放列表里，然后让大家去听他们的播放列表。...Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型，实际上，他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用，最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。...但Spotify在实践中如何实际使用这个概念来给数以百万用户推荐歌曲的呢？要知道这些推荐是基于其他数以千万的用户喜好来推荐的。 上图的矩阵只是一个例子。实际上，真正的矩阵是巨大无比的。...自然语言处理，即电脑理解人类语言的能力，本身就是一个广阔的领域，经常使用在情感分析（sentiment analysis）API上。...图片由Tristan Jehan & David DesRoches （the Echo Nest）提供 最终，对歌曲关键特征的理解使得Spotify能够理解歌曲之间的本质上的相似性，从而用户会享受这些根据自己的收听历史得到的推荐歌曲
示例：Spotify API 以下 C# 代码演示了如何与 Spotify API 进行交互以创建新的播放列表、获取艺术家的热门曲目，并使用 Spotify Web API SDK 将这些曲目添加到创建的播放列表中...它是由 APIMatic 的 API 协作工具根据查询“如何创建新的播放列表并添加 10 首最流行的 Taylor Swift 歌曲？”生成的。...此代码处理以下完整工作流： 通过 OAuth 2.0 验证必要权限，用于修改用户的歌单。 使用 Spotify 的 API 为用户创建新歌单。 获取 Taylor Swift 的热门歌曲。...将获取到的歌曲添加到新创建的歌单中。...副驾驶确保正确地处理端点、身份验证流程和 API 参数，使开发人员更容易实现复杂的特性，如播放列表创建和歌曲管理，而无需手动编写每个细节。
尽管发现音乐本质上是社交的，但Spotify在2017年删除了自己的收件箱，并将好友活动标签限制在桌面，因此无法在其移动应用程序中直接与朋友互动。...在桌面应用程序上，而不是移动或网络上，你可以查看你的Facebook好友当前正在听的歌曲的好友活动提示。...2014年，我曾写道，Spotify应该超越博客式的浏览模式，创建一个“播放源”(PlayFeed)播放列表，该列表将通过算法推荐、顶级艺术家的新专辑和好友的热门收听动态更新。...image.png 结果是，你要么只能看到朋友们当前歌曲的近景快照，要么只能看到他们手动发布的为数不多、往往已经过时的播放列表，要么只能看到你在其他地方发给他们的歌曲。...社交推荐不仅能让用户听Spotify的时间更长，从而听到更多广告，或更不可能取消他们的订阅，还能帮助Spotify利用用户在别处找不到的社交图谱锁定用户。
DRmare Music Converter 是一款强大的Spotify音乐转换器，只需将Spotify歌曲和播放列表拖放到DRmare，它就可以在几分钟内完成剩下的工作！...从Spotify免费下载所有歌曲，专辑，播放列表通过Spotify Premium订阅，您可以下载任何Spotify歌曲，以便在离线计算机，平板电脑和手机上播放。但是，如果您没有高级帐户怎么办？...只需将Spotify歌曲和播放列表拖放到DRmare，它就可以在几分钟内完成剩下的工作。对于某些无法录制的曲目，DRmare可以跳过它们并始终如一地继续执行任务。在转换歌曲时，您不必坐在电脑前。...在任何设备和播放器上享受Spotify音乐虽然Spotify受iOS，Android和其他一些移动设备支持，但由于DRM保护，仍然有多个设备（如MP3播放器）未包含在列表中。...感谢DRmare Spotify Music Converter for Mac，您现在可以在所有流行的设备和播放器上免费播放任何Spotify曲目和播放列表，如Sony Walkman，SanDisk
「人工管理」意味着存在一个「音乐专家」团队或其他监管者在挑选歌曲编写播放列表，而用户拿到的歌单多少取决于个人喜好（后来，Beats Music 也使用了相同的策略）。...但是把这个方法套用在 Spotify 上，实际上需要分析的是数百万用户的喜好，推荐的也是数百万用户的歌单，所以我们需要用上 Python 库。 ? 在这里，你看到的矩阵是庞大的。...为了使用这些数据找到与我相近的用户，协同过滤使用点积比较了我的向量与所有其他用户的向量。同样的事情也发生在歌曲向量上，你可以用这种方法来找同类型的歌曲。...自然语言处理是让计算机理解人类语言含义的技术，在业界通常通过情绪分析 API 来实现，NLP 是人工智能下的一个庞大领域。...首先，加入更多的模型可以再次提升推荐系统的准确性。不过事实上，这是引入第三种模型的次要目的：原始音频模型主要用于处理新歌推荐任务。
播放列表开始出现在人们的播放列表文件夹、Spotify桌面以及Web和移动应用的顶部，和设备上其他的播放列表一样，这个播放列表也可以脱机存储并且与朋友分享。 例如，这是我的播放列表： ?...因此，我们获取所有的音乐，然后检测你听了什么音乐，然后将最近听过的音乐赋予更大的权重。结合这两种方法，我们就可以为你推荐你可能喜欢的音乐。”...，将用户与其它用户匹配，而不仅仅是将用户与歌曲或艺术家匹配。...我们的算法是站在巨人（人类）的肩膀上”。 Discover Weekly还在一定程度上依赖于用户在使用Spotify的过程中所养成的习惯。...他说，播放列表在Spotify上已经是名副其实的本地格式了；用户已经知道如何播放、快进、脱机以及保存音乐。
工具 当中使用的主要工具是 Spotify API 服务的音频特性组件。这些音频特征代表了一首歌曲的特点。稍后我将更详细地解释这些特性。...数据 歌曲的数据是用我写的一个 Python 脚本获取的，该脚本获取一个用户的所有播放列表，以及特定播放列表的所有歌曲。...一旦我有了歌曲的基本信息，包括 Spotify ID，我就能使用该脚本获取音乐的音频特征。...https://github.com/juandes/spotify-audio-features-data-experiment 有关Spotify的音频功能的详细信息，请查Spotify上的官方文档...https://developer.spotify.com/web-api/get-audio-features/ ref： https://medium.com/towards-data-science
用户可以搜索歌曲、播放音乐、创建播放列表等。当用户执行操作（例如播放歌曲）时，应用程序会向后端服务器发送请求。 负载均衡器：这是一个中间层，它将传入的流量分配到多个 Web 服务器上。...这提高了我们的应用程序的可用性和容错能力。 Web 服务器 (API) ：这是处理来自移动应用程序的请求的 API 层。例如，如果用户想要播放歌曲，请求就会发送到这些网络服务器。...引入 CDN 由于流量增加，我们需要引入缓存和 CDN（如 Cloudfront / Cloudflare）来提供歌曲，并且每个 CDN 在地理位置上都将靠近一个区域。...因此它可以比我们原有的 web 服务器更快地提供歌曲。 并且我们可以使用 LRU（最近最少使用）驱逐策略来缓存流行歌曲，不流行的歌曲仍然会从 Blob 存储中获取，然后缓存到 CDN。...数据分析：由于我们的系统收集了大量的用户和歌曲的数据，我们可以利用这些数据进行一些数据分析和挖掘，例如，推荐系统、用户画像、歌曲分类等。
支持下载渐进式和 DASH 流 支持下载完整的播放列表 易于注册 on_download_progress 和 on_download_complete 回调 支持字幕轨道，支持输出字幕轨道到 .srt...此外，用户可以贡献自己有价值的书籍，并且所有书籍都可免费获取。...提供广泛覆盖多个主题领域的精选图书 便于浏览不同主题下相关内容 鼓励用户贡献并提供免费获取图书 可以为读者提供宝贵反馈和建议 aome510/spotify-playerhttps://github.com...最小化的用户界面，带有直观的分页和弹出系统。 高度可配置 与官方 Spotify 应用程序具有功能对等性。 支持通过 Spotify Connect 远程控制。 支持直接从终端流式传输歌曲。...大多数歌曲支持歌词显示。 支持跨平台媒体控制。 图像渲染支持 桌面通知支持 可以作为后台进程运行应用程序 提供广泛的 CLI 命令。
但是，Apple Music总是让我的希望落空。这项服务注定要将世界上的所有人都转向流媒体，但它还是很青涩的，不如Spotify这样成熟的应用更有吸引力。...用户可以点击并按住这些头像，试听歌曲15秒，然后决定是要向上滑动拒绝推荐，还是向下滑动将歌曲添加到音乐库中。 我选择了手势交互的方式，这样用户无需盯着屏幕，就能使用Sampler了。...Spotify所使用的半色调摄影效果，以及在播放列表的专辑封面中的“爆炸性”效果都是这方面的优秀范例。...推荐的播放列表封面： 对于推荐的播放列表而言，我想让它看起来与“突出艺术家”这一主题一致，同时要通过色泽的运用，体现出播放列表中歌曲的情绪或氛围。...，可以根据用户的喜好，来推荐播放列表还有专辑，这是Apple Music展现自己对用户有多了解的地方。
我的工作成果的一些应用潜力。 今后的工作 （Future work） 结论（Conclusion） 协同过滤 网络音乐平台Spotify传统上 主要依靠协同过滤 驱动音乐推荐。...假如有两首歌曲在空间上临近，它们很可能是相似的。如果一首歌曲距离一个听众很近，这首歌对他可能就是一个好推荐（如果他还没有听过这首歌）。...注意这个编号是任意的，因为过滤器没有排序。 通过查找在分析的30秒内对给定过滤器最大激活的歌曲，得到了这四个播放列表。...基于相似度的播放列表 预测的隐因素向量也可以用来查找听起来相似的歌曲。...下面是这样产生的几个播放表：首先预测给定歌曲的因素向量，然后从测试集中查找出这样的歌曲，其预测因素向量的余弦距离，靠近给定的歌曲。这样播放列表中的第一个曲目永远是查询曲目本身。
播放列表在主要最右侧的窗口中，与歌曲播放和播放列表相关的基本控件位于顶部和底部。... Clementine的实用之处是它的树状导航风格，结果是有用的，以防您习惯于直接从不同驱动器上的文件夹播放音乐。...在右上角，有一个大的搜索框，可以在艺术家，专辑和歌曲的基础上搜索歌曲文件。您还可以从主窗口本身轻松地编辑歌曲的元数据。...在左边的歌曲和艺术家信息选项卡下，您可以轻松获得歌曲的歌词，阅读关于last.fm的歌曲，并了解艺术家的详细信息。...Clementine支持音乐库播放列表的搜索管理，整合了 Spotify, Grooveshark, Last.fm, SomaFM, Magnatune, Jamendo, SKY.fm, Digitally
讲道理，Foursquare获取的用户停留数据并没有被系统标记，但系统通过无监督学习可以将地点聚类而划分出热门地点。基于用户数据生成本周热门地点信息，推荐给其他用户。...我们可以来做个测试——你能推测出音乐平台Spotify中的“每周发现”（Discover Weekly）和“推荐歌曲”（Recommended Songs）功能所应用的算法有何不同吗？...两者都是为你推荐的歌单，但它们的的确确是不同的算法。 ? “每周发现”可以算作一种监督学习，机器学习记录你所听过的歌曲，并以此当成样例来预测你可能喜欢的歌曲。...而“推荐歌曲”更像是一种无监督学习任务，算法在数百万张播放列表中寻找共现（co-occurrence)模式，为你推荐与你口味相似的其他人歌单中出现频率较高的歌曲。不得不说，这真是一个水灵灵的举例。...亚马逊的相关商品顾客提示语（customers-also-bought）依然个瞩目的案例，还有我们刚刚提到的Spotify的歌单推荐，你应该还没忘吧。 6. 发现系统异常？
这种设计看起来非常简洁：后端集中管理所有数据和业务逻辑，前端通过统一的 API 获取所需信息。然而，在实际应用中，不同的客户端对数据的需求差异很大。...BFF 的实际应用场景为了更加形象地理解 BFF 的应用场景，可以设想一个音乐流媒体应用，如 Spotify。在这种应用中，有移动端、Web 端、电视端等多个客户端，这些客户端的用户体验需求完全不同。...假设系统中有一个通用的后端 API，它提供了歌曲搜索、播放列表管理、推荐内容等功能。这些 API 虽然可以满足不同客户端的基本功能需求，但当深入考虑不同客户端的用户体验时，差异便显而易见。...移动端应用：用户对数据响应的速度要求很高，特别是在网络条件较差的情况下。移动端需要非常精简的数据，只关心当前播放的歌曲、简单的用户信息和精确的推荐，而不是海量的统计数据。...例如：移动端 BFF：只返回用户正在播放的歌曲信息、基本播放列表和推荐数据。Web 端 BFF：提供更为全面的歌曲、乐队和用户偏好信息，使得 Web 界面更加丰富。
项目 该项目的目标是构建一个Spotify客户端，让它能够学习我的听曲习惯并跳过一些我通常会跳过的歌曲。不得不承认，这种需求来自于我的懒惰。我不想在当我有心情想要听某些音乐时，创建或查找播放列表。...数据 我需要完整的听歌历史记录，包括我跳过的那些歌曲。获取历史记录很简单。虽然Spotify API仅允许获取最近50首播放的歌曲，但我们可以设置一个cron job来重复轮询该端点。...Spotify Web API并没有为此提供任何的端点。之前我使用Spotify AppleScript API创建了一些控制播放的服务（本文的其余部分将涉及到MacOS Spotify客户端）。...在研究在哪hook时，我认为一个开始hooking的好地方是Spotify处理“media control keys”或我MacBook上的F7-F9。...当我们点击目标指令时，我们可以打印出寄存器r12的内容： ? 我们要做的就是从这个地址减去偏移量，看，我们获取到了我们名义上的地址：0x100CC2E20。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
