类似的声音音乐

Question

我们有一位用户，拥有100首歌曲的音乐库。在他喜欢的20人中，他讨厌10人，他有5人既不讨厌也不喜欢。他从来没有听过剩下的65个。

问题：用什么样的算法扫描剩余的65首歌曲并找出用户喜欢的音乐？

Answer 1

要提出新的不熟悉的内容给用户，一般的方法是使用机器学习，特别是collaborative filtering，它通常用于推荐系统。这个想法是利用人群的知识，找到与你有相似口味的人（或团体），并推荐他们喜欢的新物品。

另一种方法是为喜欢/不喜欢创建classification algorithm，但这可能需要从每首歌曲中提取要描述问题本质的特征，而这通常不是微不足道的。

您可能想要尝试的一些分类算法是SVM,Naive Bayes,neural networks,Decision trees以及更多。正如我所提到的那样，真正的挑战是找到问题的正确特征。

Answer 2

对名为MusicIP的产品做一些研究，它有一些非常聪明的算法指纹识别技术。它将曲目转换为WAV，然后创建指纹，然后使用一些巧妙的魔法来匹配类似的歌曲。