算法＋人工：Spotify就这样征服你耳朵

几乎在苹果推出Apple Music的同一时间，Spotify发布了一款名为「Discover

Weekly」的新产品，每周一固定更新，包含了各种类型和流派，也有熟悉或陌生的音乐，但对很多用户来说，他们往往能从这个产品里找到自己喜欢的音乐，是不是很神奇?

Discover Weekly的界面

这一切又是怎样的发生的呢?

自动化计算你的喜好

现在，Spotify拥有全球最大的音乐库之一，其提供的歌曲总量超过3500万首，但真正能够使其脱颖而出的是强大的音乐筛选能力，这不得不说是The Echo

Nest的功劳。The Echo Nest是一家智能音乐平台公司，十年前诞生于MIT的音乐实验室，去年三月时候Spotify以据称是1亿美金的价格收购。

Techinsider记者Alex Heath深入到Spotify位于纽约的办公室一探究竟。

Echo Nest CEO Jim Luhese

表示，他们有70名员工目前正和Spotify紧密合作，研发如何能够在合适的时间提供给用户合适的音乐。他们会分析每首歌的组成、分析网上的乐评以及人们听音乐的方式，他们和Rdio，微软，sirius，vevo这些客户共同合作，然而其最前沿的技术也是专门为Spotify研发并改进的。

The Echo Nest被Spotify收购后的第一个项目就是要根据用户习惯建立听歌档案，他们管这叫「品位档案」。项目的负责人Ajay Kalia

告诉记者，人们听到的音乐和真正喜欢的音乐中间，存在一个巨大的差距。

Kalia展示了Alex Heath的音乐喜好清单，根据Alex

Heath喜欢的歌手，它给出的评估令人惊讶的精确。不同类型的歌手代表着不同的艺术类型，但是它们仍然某种程度上存在关联从而可以在内部被分类为称作「偏好集簇」的东西。

偏好集簇

Alex Heath最大的偏好集簇是98个艺术家，主要包括的都是hip-hop音乐家像Kanye West、Drake,Miguel、和Jay

Z。基本上，Alex Heath的听歌历史大致就分布在这个集簇中。

Kalia解释说：能够独立地对集簇进行分组的决策，是通过这个音乐类型通常如何在播放列表里被发现的方式来决定的，就像「深度关注」。

人工筛选让音乐推荐更合口味

RapCaviar歌单

很多喜欢Hip hop的Spotify用户肯定知道「RapCaviar」。这个列表的描述是「史上最原汁原味的hip hop歌单，五十首最清新的hip

hop歌曲」。这个歌单每周更新一次，由入驻Spotify的hip hop专家Tuma

Basa所建。他是一位富有经验的DJ，在BET、MTV等音乐电视网络有数十年的工作经验。除了这个歌单，Spotify共有4500个播放列表，有的叫「空气、性与水」，有的取名「Kalia解释道。」。所有这些都是由Spotify旗下的32位音乐专家建起来的。

虽然多年来Spotify都安排了人员来建播放列表，不过直到去年才真正开始推广。他们引入了Truffle Pig，一个来自The Echo

Nest秘密工作室的内部工具，能把音乐分成成千上万个类别，比如wonky、chillwave、stomp、holler、downtempo。

Spotify的音乐合成主管道格·福特(Doug Ford)介绍了Spotify建立播放列表的方法。

首先，你要确定你的歌单是个什么性质，你需要贴一张封面图，再增加一段描述，告诉大家这个歌单里都有什么歌。

接下来，就要给歌单填充歌曲，他们充分运用Truffle Pig，来筛选出某个类别的歌曲，比如「Your Favorite Coffeehouse」这个歌单就是很多被机器识别为咖啡馆的歌曲。

福特说，Spotify上最受欢迎的播放列表「Today’s Top

Hits」完全是人工建立和维护的，但在选出上榜歌曲时，凭借Spotify复杂的算法在几秒内就能完成。

未来，随着苹果、Google等巨头不断加码，音乐流媒体行业的竞争会越来越激烈，但基于「人工+算法」的模式应该不会发生太大变化，这对包括Spotify在内的所有公司来说，都是一个新的挑战。