案例：考拉FM的个性化数据挖掘和处理
提起FM类APP，你都会想起哪些应用程序？来自易观智库数据显示，2014年3月电台类应用月度活跃人数最高的APP仍是考拉FM。上线不到一年的考拉FM，为何发展如此之猛？
与其他移动端电台不同的是，考拉FM采用个性化推荐音频流的播放逻辑，在用户未进行主动选择的情况下依旧能够收听到心仪的节目。移动音频娱乐与大数据挖掘的结合会是怎样的爆发？几天前，在中国电子学会主办的“云计算大会”上，考拉FM的CTO崔义超发表主题演讲，阐述考拉FM的数据挖掘和处理方法。长沙网络推广在听完崔义超的发言后赶脚很有价值，为了让咱的粉丝们也能分享到这份干货，长沙网络推广放弃休息时间把速记文本整理成文。
大数据在数字娱乐行业应用，音频媒体特点分析
1、音频伴随性高于视频、文字内容
崔义超现在大家上网可以看图文、视频，为什么还要“听”呢？因为“听”有其独特性，其目的是满足用户情感或资讯的需求，但最重要的一点“听”是一种伴随状态，即在做重要事情时的伴随效应比如开车时不能看视频，工作学习时不能上网阅读文章，唯独音频是可以在这些情况下进行伴随和消费的媒介。
2、移动互联网时代，音频将成为主流
崔义超2000年前后，已经有先驱尝试在互联网上做音频内容，就是所谓的互联网电台，比如糖蒜广播到现在已经做了十来年，有上百万的粉丝，但这些尝试一直没有形成网络媒介的主流。随着移动互联网时代到来，手机的普及，以及今年开始的车联网普及，使音频与移动互联网高度结合，声音以一种新的形式重新呈现在大家面前，这就是我们现在做的考拉FM。还有电台汇总类APP，比如蜻蜓FM，或点播听书类APP等。
3、考拉FM是真正的移动电台——源源不断的音频流
崔义超考拉FM是一个什么样的产品？我们把它叫做个性化的手机电台。这是什么含义？我们是一个电台。传统电台大家可能都听过，电台的特性是一个源源不断的流，只要不手动停止，它就一直播下去;具有声音不期而遇的特点，听众可以突然听到一段非常打动人心的声音，而不像听CD。我们做的手机电台也想坚持这样的特点，给听众带来不期而遇的惊喜和触动。
考拉FM个性化大数据挖掘和处理
1、考拉FM定义的个性化
崔义超什么是个性化？考拉FM将其定义为“每一个人听到的都是自己爱听的，或至少是我不讨厌的。”这叫个性化。为什么在手机电台上需要个性化呢？音频的特性是伴随，试想一个场景比如在家里做家务、做饭，用户打开考拉FM丢到旁边，让它自动播放。这种状态下，如果你听到的不是你想听的就需要操作，这就失去了伴随的意义，所以只有你听到是你爱听的才会实现伴随，丢到旁边不用管。
2、音频个性化体验重在专业编排，仿照传统电台
崔义超音频个性化推荐，不是考拉FM先提出来的，之前有很多先驱做这方面的事情。在互联网或移动互联网之前，传统电台是怎么做的？经常听电台的人可能觉得传统电台做得很好，很直观的感受，但为什么好听，怎么样做到好听？听众可能说不出来。其实这就是编排，即通过专家把节目串成音频流，这是一个经验工种。比如一档节目播几分钟的音乐，插一个主持人的几句话，然后可能插播一段广告，接着每个话题聊5分钟、7分钟……这些都是需要经验的。我们希望比照传统电台听起来不累，可以一直听下去，达到伴随的效果。
进入互联网时代，每个人听到的内容不一样，不可能靠专家预先给每个人编排好节目。于是就需要算法，美国的PANDORA和豆瓣FM都做了尝试。对考拉FM，与其他音频APP最大的不同即是我们比照传统电台，通过独特的算法编排把声音串起来，努力让音频流达到既让用户想听又好听的效果，这就是音频个性化推荐要做的事情。
3、分类、标签等辅助推荐
崔义超在后台内容组织体系里，为了完成个性化推荐,传统视频网站都建立了媒资系统，比如上传、发布、版权、编解码等，但在与个性化推荐有关的独特地方，就需要更精确的内容分类，这需要有专家经验推荐，还有标签体系。像PANDORA，从2004年开始把每首歌打了400多个不同维度的标签。所以考拉FM要做到个性化推荐必须要有强大的标签体系，对不同维度进行管理，建立规则体系。
4、建立用户模型
崔义超每个用户的用户行为非常多且复杂，对于考拉FM就有喜欢、不喜欢、跳过等等。我们了解用户，可能要收集上传很多用户数据，比如地域、收集时间，浏览路径，收听顺序、时间，是否使用快进、快退等，所有这些数据都是具体了解用户对节目的需求或用户的使用场景状况的基础。
上报以后，我们用什么方式把这些数据进行存储？大家都很熟悉大数据用Hadoop存日志，怎样做到在线进行推荐，这和存储结构相关。这些数据要能够用来做推荐，数据清晰肯定也是很重要的。比如测试机打开以后24小时播放，每一个节目都不做操作，这种数据对实际分析来说应该去掉，因为没有提供任何价值。还有同样测试时，每个节目快速滑过，看到底能够出现多少节目，狼蚁网站SEO优化是什么样的，可能每个节目听了都不到2秒钟，这种数据在做预处理时删掉。在拿到有效数据后，考拉FM会分析用户行为特征，比如通过聚类，看用户到底有哪些特征，比如聚成30多类用户，有些用户特征明显，早上起来就听新闻，放其他都滑过；还有用户中午就喜欢听音乐，放其他的都不喜欢听，最终建立用户模型。
5、兴趣图谱分析
崔义超接下来做兴趣分析。用兴趣图谱的分析，进行用户分析，建立兴趣图谱，针对每个用户建立一个推荐节目的列表，也就是给他一个排序，我们有几万期节目可能分成几百上千档，每个用户兴趣点不同，如果他非常喜欢某节目，这档节目的排名就靠前，有些不喜欢的节目排名就非常低，甚至通过一些过滤条件把不喜欢的节目排除掉，除了用数据做分析，我们也可以用到数据挖掘，同样类型的用户通过使用协同过滤、逻辑回归、朴素贝叶斯等方法协助生成每一个用户节目的排名。哪些用户喜欢这个节目的小池子，就放到他的喜欢池里。
接着这些池子是不是按顺序播放？如果这样做，可能有些用户喜欢，但每天都听到的是固定的，其实听起来并不好听，这时候就要用到电台独特的编排。我们在做考拉FM初期，在不了解用户时，考拉FM先做一个普世的人工电台播法，比如先播昨天所有新闻扫描，然后放国内新闻、国际新闻，但实际用户操作以后，这个预先编排就不成立了；比如我放体育新闻，一个女生对新闻完全不感兴趣，她听到的新闻就会减少。这种情况下，我们怎么样完成编排，就要说到一些规则，通过规则体系逐渐形成用算法代替人工，还要结合音频独特的时段分析，比如很多用户早晨喜欢听新闻，晚上女生可能会听一些情感类的，也有一些用户喜欢听鬼故事睡觉。