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提起FM类APP,你都会想起哪些应用程序?

2020-12-16 10:35:14 阅读(128 评论(0)

提到FMAPP,你会想到哪些应用?根据易观智库的数据,考拉FM仍然是2014年3月电台类应用月度活跃人数最多的APP。考拉FM上线不到一年,为什么发展这么猛?与其他移动电台不同的是,考拉FM采用了个性化的推荐音频流播放逻辑,用户仍然可以在没有主动选择的情况下听到自己喜欢的节目。移动音频娱乐与大数据挖掘的结合将如何爆发?几天前,考拉FMCTO崔一超在中国电子学会主办的“云计算会议”上发表了主题演讲,阐述了考拉FM的数据挖掘和处理方法。听了崔一超的演讲后,小编很有价值。为了让我们的粉丝分享这份干货,小编放弃了休息时间,整理了速记文本。大数据应用于数字娱乐行业,音频媒体特征分析1、音频伴随性高于视频和文字内容:崔一超:现在你可以在网上看图片和视频了。你为什么要“听”?因为“听”有其独特性,其目的是满足用户的情感或信息需求,但最重要的是:“听”是一种伴随状态,即做重要事情的伴随效应:如驾驶不能看视频,工作学习不能在线阅读文章,但音频可以在这些情况下伴随和消费媒介。2、在移动互联网时代,音频将成为主流崔一超:2000年左右,一些先驱尝试在互联网上制作音频内容,即所谓的互联网广播。例如,糖蒜广播已经做了十多年,拥有数百万粉丝,但这些尝试并没有形成网络媒体的主流。随着移动互联网时代的到来,手机的普及和今年以来汽车互联网的普及,音频与移动互联网高度结合,声音以新的形式再次呈现给大家。这就是我们现在做的考拉FM。此外,还有电台汇总APP,如蜻蜓FM,或点播听书APP等。3、考拉FM是真正的移动电台——持续的音频流崔一超:考拉FM是什么样的产品?我们称之为个性化的手机电台。这是什么意思?首先,我们是电台。每个人都可能听说过传统广播。广播的特点是流动源源不断。只要不手动停止,它就会直播;此外,它还具有意想不到的声音特征。观众可以突然听到一个非常感人的声音,而不是听CD。我们做的手机电台也想坚持这个特点,给观众带来意想不到的惊喜和触动。考拉FM个性化大数据挖掘与处理1、考拉FM定义的个性化崔一超:什么是个性化?考拉FM将其定义为“每个人听到的都是他们喜欢听到的,或者至少是我不讨厌的。这叫个性化。为什么手机电台需要个性化?音频的特点是伴随,想象一个场景:比如在家做家务,做饭,用户打开考拉FM扔到旁边,让它自动播放。在这种状态下,如果你听到的不是你想听的,你需要操作,这将失去伴随的意义。因此,只有当你听到你喜欢听的东西时,你才能实现伴随。别担心。2、个性化的音频体验侧重于专业安排,模仿传统广播电台崔一超:个性化的音频推荐不是考拉FM首先提出的。以前有很多先驱做这件事。传统电台在互联网或移动互联网之前是怎么做到的?经常听电台的人可能会觉得传统电台做得很好,感觉很直观,但为什么好听,怎么做好听呢?听众可能说不出来。事实上,这就是安排,即通过专家将节目串成音频流,这是一项经验丰富的工作。例如,一个节目播放几分钟的音乐,插入一个主持人的几句话,然后插入一个广告,然后谈论每个话题5分钟,7分钟。这些都需要经验。与传统电台相比,我们希望听起来不累,能一直听下去,达到伴随的效果。进入互联网时代,每个人都听到不同的内容,专家不可能提前为每个人安排节目。所以需要算法,美国PANDORA和豆瓣FM都尝试过。对于考拉FM来说,与其他音频应用程序最大的区别是,与传统广播相比,我们通过独特的算法安排连接声音,努力使音频流达到用户想要听和听的效果,这是音频个性化推荐要做的。3、分类、标签等辅助推荐 崔一超:在后台内容组织系统中,为了完成个性化推荐,传统视频网站建立了上传、发布、版权、编辑解码等媒体系统,但在与个性化推荐相关的独特场所,需要更准确的内容分类,需要专家经验推荐和标签系统。自2004年以来,PANDORA一直将每首歌贴上400多个不同维度的标签。因此,考拉FM要实现个性化推荐,必须有强大的标签体系,管理不同维度,建立规则体系。4、建立用户模型 崔一超:每个用户的用户行为都很多很复杂,喜欢、不喜欢、跳过考拉FM等等。当我们了解用户时,我们可能需要收集和上传许多用户数据,例如区域、收集时间、浏览路径、听力顺序和时间、是否使用快进和快退。所有这些数据都是了解用户对程序或用户使用场景的需求的基础。上报后,我们如何存储这些数据?大家都熟悉大数据用Hadop存储日志,如何在线推荐,这与存储结构有关。要能够推荐这些数据,清晰的数据当然是非常重要的。比如测试机打开后24小时播放,每个节目都不操作,实际分析应该删除这些数据,因为没有提供任何价值。在同样的测试中,每个节目都很快滑动,看看有多少节目可以出现,下面是什么,每个节目可能不到2秒,这些数据在预处理时被删除。拿到有效数据后,考拉FM会分析用户的行为特征,比如通过聚类看用户有哪些特征,比如聚成30多种用户,有的用户特征明显,早上起床听新闻,让其他用户滑倒;有些用户中午喜欢听音乐,其他用户不喜欢听,最后建立用户模型。5、兴趣图谱分析 崔义超:接下来做兴趣分析。利用兴趣地图分析,首先进行用户分析,建立兴趣地图,为每个用户建立一个推荐的项目列表,即给他一个排名,我们有成千上万的项目可以分为成千上万的项目,每个用户的兴趣点不同,如果他喜欢一个项目,项目排名很高,有些不喜欢项目排名很低,甚至通过一些过滤条件,除了数据分析,我们还可以使用数据挖掘,使用协同过滤、逻辑回归、简单贝叶斯等方法帮助生成每个用户节目的排名。哪些用户喜欢这个节目的小池子,就放在他喜欢的池子里。哪些用户喜欢这个节目的小池子,就放在他喜欢的池子里。那么这些池子是按顺序播放的吗?如果这样做,有些用户可能会喜欢它,但他们每天听到的是固定的。事实上,它听起来不好。此时,有必要使用电台独特的安排。在考拉FM的早期阶段,当我们不了解用户时,考拉FM首先做了一个普遍的人工广播方法,比如昨天所有的新闻扫描,然后发布国内新闻和国际新闻,但在实际用户操作后,预先安排不成立;例如,当我发布体育新闻时,一个女孩对新闻完全不感兴趣,她听到的新闻就会减少。在这种情况下,我们如何完成安排,谈论一些规则,通过规则系统逐渐形成算法而不是劳动力,同时结合独特的音频时间分析,如许多用户喜欢早上听新闻,女孩可能会听一些情感,当然,有些用户喜欢听鬼故事睡觉。安排确定后,结合用户兴趣地图,我们知道用户想在某个时间听情感节目。这类节目可能有数百个档次,然后根据刚才的排名顺序推送给您。这是整个推荐的系统架构,但在实际实施中,我们遇到了许多技术困难,如存储系统,用户数据是大量的,在收集大约三到四个月的用户数据T,如果这些数据参与实时计算,效率必须很低,所以如何区分活跃用户和冷用户,以不同的方式存储是一个问题。考拉FM的解决方案是用文件存储不常用的数据,有的用其他手段存储结构性数据,抓取不同存储的数据进行计算,同时计算效率。结合内容和用户数据,选择参与计算的数据和离线数据。考拉FM的大数据分析效果好吗?这不是凭空决定的。既然都是用数据说话,就要有数据来评价效果。很难考虑考拉FM是否考虑听众人数的增加,因为其他因素很多,比如推广渠道、节假日等等。例如,在我进行算法改进后,用户总收听时间是否增加,或者收听率是否完整,即每个节目是否听90%或85%,我们可以判断算法是否改进,或者是否有改进的空间。这就是我们现在正在做的。Q:对于考拉来说,操作学习需要多长时间?崔一超:这是个好问题,训练时间对于所有的数据挖掘都很重要。但我不能一般回答,只要用户使用,可以说他一直在训练,他的进步一直在进步。例如,完整的收听率可能是专家之前安排的节目。此时,平均完整收听率超过30%,现在完整收听率达到60%、70%,这是一个不断改进的过程。对于一个新用户来说,当你使用“训练”这个词时,最大的问题之一不是训练。当用户没有感受到你个性化的好处时,他可能不会再使用它,所以预设的规则非常重要。在参加所谓的训练之前,我们会对大多数人有一个简单的了解,然后给出预设的广播,这听起来至少不讨厌。用户使用时间越长,推送内容越准确,我很难回答需要多长时间,但如果用户每周使用两三次,推送的准确性基本上会显著提高,使用时间越长,效果越好。Q:作为一个新用户,我能否利用我的一些社交数据,如微博或豆瓣阅读等个人信息来提供这样的帮助?崔一超:你的问题很好,这是我们去年一直在做的。首先,我们的想法与您的问题非常接近。在用户进来之前,他们不会让他们听。他们希望用户能在微博上登录。如果用户不需要在微博上登录,我们有一个选择,那就是“随便听”。我们为什么要在微博上登录?因为我们有一套成熟的微博数据分析方法来获取用户兴趣地图。然而,虽然微博登录入口仍然提供,但它不是强制登录,因为有两点:强制登录提高了用户的使用门槛,导致一些用户直接消失;第二,与去年的环境有关。当时,微博的活动一直在下降,所以我们认为微博不能提供一个很好的渠道来解决冷启动问题,所以我们后来改变了其他方式。你说的很重要,我们真的希望通过引入社交数据来部分解决冷启动的问题。Q:我刚下载的考拉,因为我以前用过别的,如果偶尔误操作,比如点红心或者垃圾桶会影响数据分析吗?崔一超:我们最重要的参考指标是从大量数据中获得的用户行为模型。这个模型当然不是从一两个操作数据中获得的,但我们也会反映“快速响应”的效果。如果用户在操作后总是不给出反馈,用户就不会愿意。如何解决两者之间的矛盾?考拉FM的整体推送是通过大量的数据分析给出的,但我们也会为用户的实时操作提供一些实时反馈,这不会影响整体数据分析,但会让用户觉得操作有反馈。Q:你刚才说不是所有的数据都会参与实时计算,大概会参与多少比例?崔一超:数据分为离线或在线。基本上所有的在线数据都是根据音频特性实时计算的,比如新闻,只有最近两天的新闻数据。从用户属性来看,我们最近一个月的活跃用户参与了计算。用户两个月前下载并听了好几次,大约一个半月没有来。我们不参与他的数据计算,他又来了,我们参与了计算。

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