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注：配圖為UCI設計公司作品

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說到發現你喜歡的音樂，很少有公司比潘多拉做得更好。從其音樂基因組項目的核心（研究450多種不同的音樂屬性以根據每個聽眾的獨特品味找到歌曲),到其拇指紋電臺（根據你喜歡的其他歌曲創建一個電臺)，潘多拉充分利用了其數據。 但它是如何做到的，最終結果又是什么?

以下是我們了解到的潘多拉如何使用大數據來保持播放列表的增長。 科學和音樂的融合 潘多拉跳動的心臟它的音樂基因組計劃最初是一個商業上的失敗。這個想法是讓音樂家聆聽并解碼一首歌曲的“DNA”，然后根據不同的音樂品質（如節拍和音調)對其進行分類。數字被分配給450多種不同的屬性，潘多拉的算法開始工作，找到其他符合這些相同品質的歌曲。最初，計劃是對音樂基因組計劃進行商業許可，但當這遇到不溫不火的反應時，潘多拉本身就成立了，為我們都知道和喜歡的音樂流媒體服務奠定了基礎。 但這還不算觸及表面。據潘多拉的首席科學家和播放列表副總裁（是的，這是他的真名)埃里克比施克指出，用戶如何、在哪里以及在什么設備上聽音樂的背景也是發現他們口味的一部分。 因為從汽車音響到手機，任何東西都可以使用潘多拉，所以人們選擇在一天的不同時間和不同設備上聽的音樂可能會完全不同100 .比耶施克解釋說，你早上在健身房通過移動設備聽的音樂可能與晚上在漫長的一天結束后聽的音樂明顯不同潘多拉星球。的工作是將一天中的時間等內容納入用戶的收聽偏好，并確保播放列表中的下一首歌曲是他們喜歡的。 潘多拉的算法還根據用戶在收聽時采取的行動（或者他們是否完全不采取行動)來衡量不同的因素。最罕見和最有價值的見解來自于"豎起大拇指/放下大拇指"的形式。這個簡單的動作對你聽到的下一首歌有直接的影響。 別施克解釋說，簡單地跳過一首歌，對算法來說沒有太大的影響，因為跳過背后的意圖可能是從"我以前聽過這首歌"到"我現在沒有心情聽這首歌"然而，如果你沒有定期跳過歌曲，然后開始這么做，潘多拉會注意到這一點，并相應地調整你的播放列表。 深入了解幕后 潘多拉的第一位數據科學家戈登里奧斯(戈登里奧斯)花了大量時間來理解機器學習和音樂推薦的錯綜復雜潘多拉星球。仍然如此受歡迎的最大原因之一（特別是考慮到Spotify等競爭對手的陰影)是其簡單性。 但是根據里奧斯的說法，這是一個明確的交換。易用性會影響數據的復雜性以及數據收集方法的復雜程度。幸運的是，潘多拉對每一個聽眾的偏好和屬性進行了多年的分類和分析。它的建議對其成功至關重要，因此投入了大量時間和精力來盡可能完善這些建議。值得注意的是，潘多拉已經收集了超過650億個"拇指",這是它如何將音樂品味與聽眾相匹配的一個主要指標。盡管潘多拉面臨著來自其他流媒體服務的激烈競爭，如蘋果音樂、Spotify和懶鬼，但他們的團隊認為，試圖將音樂品味純粹與用戶購買的歌曲或專輯相關聯（如iTunes)是過于短視的。 事實是，購買數據本身只能做這么多。人們購買的音樂和人們在任何特定時刻想聽的音樂之間有著明顯的區別。潘多拉允許第一個，但完全接受第二個。 你的音樂品味"笨手笨腳" 潘多拉最大和最受歡迎的功能之一是拇指紋收音機。超過150,000名藝術家收聽了超過3.7億小時的節目，拇指紋電臺被稱為"世界上最受歡迎的電臺",原因顯而易見100 .拇指紋收音機將你所有的"拇指"與你所有電臺的不同歌曲進行比較，給你一個只包含你喜歡的歌曲和一些基于你的偏好你"可能喜歡"的額外歌曲的電臺。 但是和大多數人一樣，你的喜好可能會有很大的不同。你可能喜歡早上聽一些電子混音，但晚上更喜歡古典音樂。拇指紋電臺最不想做的事就是前一分鐘用電子音樂節拍刺激你，下一分鐘又用貝多芬刺激你。因此，為了利用這些偏好，必須開發新的個人推薦和算法。 許多

注：配圖為UCI設計公司作品

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