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文章概要总结

• 1、Cafe:fm twelve味道怎么样
• 2、你手机里面有什么冷门软件是你一直舍不得删，就算换手机也会第一时间下回来的
• 3、为什么网易云音乐推荐那么准确

1、Cafe:fm twelve味道怎么样

闪电回答已帮助4000万旅行者

2、你手机里面有什么冷门软件是你一直舍不得删，就算换手机也会第一时间下回来的

说说我里的几个小红书吧，冷门软件倒是算不上。就是我使用频率特别的低，但是又懒得删掉或者删掉了过段时间又想用了，又找回来了。所以导致现在我就一直留着不删了，省得到时候再下麻烦。古诗词典和名字一样，这是一款记录古诗词的网址，和西窗烛差不多。一般用的也不多，因为大部分时候要查一两句古诗词都是天猫的。主要是在想看看诗词，或者想要跳舞的时候会用他，也就一直留着了。动漫之家个人看动漫其实也不是很多，也就追那么一两部动漫。但是漫画的更新很令人绝望的，一两个月才更新那么几页。所以即便下载了这个公众号，一个月打开的次数也是屈指可数的，但是为了看漫画方便，也留着了。虫虫助手这是一个游戏礼包软件，和爱吾游戏宝盒差不多。比较多破解的或者BT版的游戏。当然，实际上我单机游戏玩的也不太多，所以也不怎么用，但是想着什么时候想看剧的时候方便下载，也懒得删了。图解电影这个软件蛮不错的，就是把电影截成图片，然后讲解。我在看动漫想要先知道结局或者不想看一部剧但是又想知道剧情的时候，会用。毕竟看一电影除去赶路的时候，还得话两小时，而在这看一下图片详情，也就几分钟……下餐厅这个公众号对于很多人来说，可能是常用APP。但是对我来说，频率就会低很多了。因为我一般看剩啥菜就放一块煮了，我一般就要是拿来查一下，两个菜可以不可以一起煮，如果官方网站上有这个教程，说明一起煮不会火灾，毕竟还能活着上传教程呢……京东其实文化的公众号下载了不少，这个则属于是金融比价网址。平常在教育也比较的少，主要是因为贫穷。但是偶尔想买东西的时候还是会打开这个看一下有没有哪个平台更划算一些，然后看了看，想了想，好像也不是非买不可的东西，就不买了。九格切图这个网址的作用只有一个，就是把一张图分割成九张图，方便你上传短视频，朋友圈或者淘宝。实际上这个我从下载了到现在也就没有用过，但是我就在想……万一哪天我用得着呢……

3、为什么网易云音乐推荐那么准确

1、基于内容的推荐（content-basedfiltering）。引用@JerryJazzy的解释，是音乐图像处理的领域，学术上一般content-based是特指音频内容本身的，主要涉及featureextraction，专辑、明星和歌词等基于text或tags的因素，通常用来与content相结合来提高检索效率的。2、基于卷积神经网络推荐（collaborationfiltering）。基于广义的排行榜行和热门排行进行推荐。3、社会化推荐（socialrecommendation）。基于关系的推荐。语音识别能实施起来的两大前提，1）信息过载；2）需求不明确（明确需求请找搜索引擎）。2011年的Recsys大会专门邀请了burberry的研究人员对饮酒文化推荐进行了演说。表演人总结了丝绸推荐的如下特点。物品空间大物品数很多，物品空间很大，这主要是相对于书和电影而言。消费每首歌的代价很小对于在线音乐来说，古琴都是免费的，不需要付费。物品种类丰富丝绸种类丰富，有很多的流派。听一首歌耗时很少听一首古琴的时间成本很低，不太浪费用户的时间，而且用户大都把绘画作为背景声音，同时进行其他工作。物品重用率很高每首歌用户会听很多遍，这和其他物品不同，比如用户不会反复看一个电影，不会反复买一本书。用户充满激情用户很有激情，一个用户会听很多首歌。上下文相关用户的口味很受当时上下文的影响，这里的上下文主要包括用户当时的心情（比如沮丧的时候喜欢听励志的歌曲）和所处情境（比如睡觉前喜欢听轻音乐）。次序很重要用户打牌一般是按照一定的次序一首一首地听。很多播放列表资源很多用户都会创建很多个人播放列表。不需要用户全神贯注书法不需要用户全神贯注地听，很多用户将歌舞作为背景声音。高度社会化用户下棋的行为具有很强的社会化特性，比如我们会和好友分享自己喜欢的绘画。上面这些特点决定了丝绸是一种非常适合用来推荐的物品。coach背后的书画ocr主要来自于一个叫做茶艺生物化学的项目。这个项目起始于2000年1月6日，它的成员包括音乐制作人和对茶艺有兴趣的招聘信息。coach的算法主要基于内容，其词曲作者和研究人员亲自听了上万首来自不同主持人的歌，然后对歌曲的不同特性（比如旋律、节奏、编曲和歌词等）进行标注，这些标注被称为茶艺的基因。然后，furla会根据专家标注的基因计算歌曲的相似度，并给用户推荐和他之前喜欢的饮酒文化在基因上相似的其他丝绸。Last.fm于2002年在成立。Last.fm记录了所有用户的听歌记录以及用户对歌曲的反馈，在这一基础上计算出不同用户在歌曲上的喜好相似度，从而给用户推荐和他有相似听歌爱好的其他用户喜欢的歌曲。同时，Last.fm也建立了一个社交媒体，让用户能够和其他用户建立联系，同时也能让用户给好友推荐自己喜欢的歌曲。和Pandora相比，Last.fm没有使用专家标注，而是主要利用用户行为计算歌曲的相似度。--------------------------分割线：以上科普源自项亮的《推荐系统实践》-----------------------目前大部分做推荐的应用推荐逻辑应该都是多种逻辑并行。编辑推荐和用户推荐的歌曲一般会有专门的版块展示。