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注：配图为UCI设计公司作品

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说到发现你喜欢的音乐，很少有公司比潘多拉做得更好。从其音乐基因组项目的核心（研究450多种不同的音乐属性以根据每个听众的独特品味找到歌曲),到其拇指纹电台（根据你喜欢的其他歌曲创建一个电台)，潘多拉充分利用了其数据。 但它是如何做到的，最终结果又是什么?

以下是我们了解到的潘多拉如何使用大数据来保持播放列表的增长。 科学和音乐的融合 潘多拉跳动的心脏它的音乐基因组计划最初是一个商业上的失败。这个想法是让音乐家聆听并解码一首歌曲的“DNA”，然后根据不同的音乐品质（如节拍和音调)对其进行分类。数字被分配给450多种不同的属性，潘多拉的算法开始工作，找到其他符合这些相同品质的歌曲。最初，计划是对音乐基因组计划进行商业许可，但当这遇到不温不火的反应时，潘多拉本身就成立了，为我们都知道和喜欢的音乐流媒体服务奠定了基础。 但这还不算触及表面。据潘多拉的首席科学家和播放列表副总裁（是的，这是他的真名)埃里克比施克指出，用户如何、在哪里以及在什么设备上听音乐的背景也是发现他们口味的一部分。 因为从汽车音响到手机，任何东西都可以使用潘多拉，所以人们选择在一天的不同时间和不同设备上听的音乐可能会完全不同100 .比耶施克解释说，你早上在健身房通过移动设备听的音乐可能与晚上在漫长的一天结束后听的音乐明显不同潘多拉星球。的工作是将一天中的时间等内容纳入用户的收听偏好，并确保播放列表中的下一首歌曲是他们喜欢的。 潘多拉的算法还根据用户在收听时采取的行动（或者他们是否完全不采取行动)来衡量不同的因素。最罕见和最有价值的见解来自于"竖起大拇指/放下大拇指"的形式。这个简单的动作对你听到的下一首歌有直接的影响。 别施克解释说，简单地跳过一首歌，对算法来说没有太大的影响，因为跳过背后的意图可能是从"我以前听过这首歌"到"我现在没有心情听这首歌"然而，如果你没有定期跳过歌曲，然后开始这么做，潘多拉会注意到这一点，并相应地调整你的播放列表。 深入了解幕后 潘多拉的第一位数据科学家戈登里奥斯(戈登里奥斯)花了大量时间来理解机器学习和音乐推荐的错综复杂潘多拉星球。仍然如此受欢迎的最大原因之一（特别是考虑到Spotify等竞争对手的阴影)是其简单性。 但是根据里奥斯的说法，这是一个明确的交换。易用性会影响数据的复杂性以及数据收集方法的复杂程度。幸运的是，潘多拉对每一个听众的偏好和属性进行了多年的分类和分析。它的建议对其成功至关重要，因此投入了大量时间和精力来尽可能完善这些建议。值得注意的是，潘多拉已经收集了超过650亿个"拇指",这是它如何将音乐品味与听众相匹配的一个主要指标。尽管潘多拉面临着来自其他流媒体服务的激烈竞争，如苹果音乐、Spotify和懒鬼，但他们的团队认为，试图将音乐品味纯粹与用户购买的歌曲或专辑相关联（如iTunes)是过于短视的。 事实是，购买数据本身只能做这么多。人们购买的音乐和人们在任何特定时刻想听的音乐之间有着明显的区别。潘多拉允许第一个，但完全接受第二个。 你的音乐品味"笨手笨脚" 潘多拉最大和最受欢迎的功能之一是拇指纹收音机。超过150,000名艺术家收听了超过3.7亿小时的节目，拇指纹电台被称为"世界上最受欢迎的电台",原因显而易见100 .拇指纹收音机将你所有的"拇指"与你所有电台的不同歌曲进行比较，给你一个只包含你喜欢的歌曲和一些基于你的偏好你"可能喜欢"的额外歌曲的电台。 但是和大多数人一样，你的喜好可能会有很大的不同。你可能喜欢早上听一些电子混音，但晚上更喜欢古典音乐。拇指纹电台最不想做的事就是前一分钟用电子音乐节拍刺激你，下一分钟又用贝多芬刺激你。因此，为了利用这些偏好，必须开发新的个人推荐和算法。 许多

注：配图为UCI设计公司作品

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