由网易云音乐跑步FM功能引申出的一些产品设计思路相关的粗浅看法

试用了一下网易云音乐新推的跑步FM功能，感觉真的很不错。

无图无真相，先上图。

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音乐FM其实已经被做烂了，是个音乐软件基本都会具备这功能。说白了就是个音乐推荐系统，和常见的推荐系统一样，基于个体的历史行为以及大众的历史行为来做些长尾挖掘和个性化推荐。（基本的推荐算法知识见我博客另一篇博文《协同过滤推荐算法》，在此不是本次叙述要点，略过）

比如淘宝/京东这些电商平台，会根据你的历史购买记录，给你推荐相似的物品，比如看了本C++的书，可能就会给你推荐编程相关的其他书；优酷/搜狐等视频网站，会根据你的历史观看记录，比如看了部复仇者联盟，就会给你推复仇2/钢铁侠之类的内容相关的影片。

所以在音乐这块，可想而知，一般的做法也是类似，根据用户听歌的历史纪录，推荐相关的音乐。比如一个用户爱听某首歌，该歌属于摇滚类型，那么我就给这个用户推荐相近的摇滚歌曲就行了。如下图：

网易云音乐跑步FM做的特色之处就在于它不仅仅是一个简单的推荐系统，而是结合某种具体的应用场景，深入挖掘需求，与具体的场景的多个细节结合来做推荐。（根据给我推送的歌曲我觉得应该还结合了时间权重因素在里面）

一般来说，听歌的人不一定跑步，但跑步的时候听歌却是很常见的需求，不然知乎上也不会有一堆求推荐跑步音乐之类的文。有了跑步这个场景之后，我们就可以结合用户的历史数据以及运动场景推荐一些律动感比较强音乐。

不过跑步FM挖掘的更加深入，还利用手机里的加速传感器或计步传感器来计算用户跑步的频率，根据频率的快慢来推荐一些符合用户口味的，相对缓和的或者相对动感的音乐。真的是很赞！！思路真的是很巧妙！！！

（网易云音乐里除了个人历史数据之外，还有很多音乐辅助分类等功能，且推荐的歌曲是由机器自动推荐和人工推荐相结合的，这里只探讨跑步FM）

我们在做产品的时候，真的很少有去挖掘用户真正的需求，并给出一个超出用户需求预期的功能。

一般来说只是做个需求收集者，把用户的需求汇总起来转给技术做开发，仅此而已。在这方面自己要好好检讨一下（但想做好其实也挺难的）。

以前做论文的时候，主要还是考虑历史行为，最多加上时间因素。没有想到说要和场景结合起来，更难去挖掘出场景里的某个动态因素来考虑推荐。试用了几天，感觉产品思路不错，故有感而发，写个文mark一下。

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说点其他的。

其实推荐系统在电商的商业价值比较容易体现，因为可以直接通过推荐引流来带来收入。在电影推荐这块的话，做成某些电影付费观看，推荐一部好电影，如果确实喜欢，付费的意愿也会强一些。电信的IPTV其实就可以考虑加入这块功能。

但音乐推荐的经济效应可能就不是那么明显，所以这里想引申出来的一个观点就是，一个产品的盈利模式真的是要提前去想好，规划好。不然可能就会出现叫好不叫座，搞到最后才发现变现真的好难的悲剧。

最后我还在APP里发现了一个电信的流量包在里面，作为一个尽职的员工，必须打下广告，哈哈哈哈！

END~