第二次作业：软件分析之网易云音乐
时间： 23:36:31
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你选择的产品是？
&&&&&&&&网易云音乐
为什么选择该产品作为分析？
&&&&&&&&网易云音乐是一款自己比较熟悉的软件，平时听音乐都用它。
该产品是怎么诞生的（在什么样的背景下）？
&&&作为现代信息社会的衍生，无线音乐代表着一种全新的音乐消费形态，音乐爱好者用一 种全新的方式去创作、欣赏、分享音乐，这种新形式具有巨大的未来潜力和消费市场。网络技术的发展和便携移动端的推广都给无线音乐以更有利的发展契机。作为消费市场主体和最大活跃使用者的年轻人本身对于无线音乐市场有着巨大的期待和需求。 &&
&&&&目前，市场上针对于无线音乐提供运营服务的公司主要有QQ音乐、酷狗音乐、酷我 音乐、虾米音乐、豆瓣音乐、百度音乐、多米音乐、音悦台等。他们的主要消费群体都是集中在手机客户端，而据速途研究院的《2015年移动音乐市场报告》显示，习惯在移动端听歌的用户占到了56.6%，而在PC端听歌的用户仅占到22.4%，还有17.3%的用户在移动端和PC端使用参半，另有3.7%的用户表示不经常使用音乐 产品。 &&
&&&&2013年第三季度易观数据市场份额报告显示，酷狗音乐以21.6%成为移动音乐市场 的最大霸主，多米以18.1%紧随其后，和酷狗同为海洋系的酷我以17.9%劣势位居第三，QQ音乐则占到17.6%的份额。移动音乐市场竞争激烈，前四名份额相差较小。(来源百度)
经历了哪些发展阶段？（软件得到发展或者没落的原因是什么，比如微信的兴起给微博带来的打击）
&&&&网易云音乐是由网易杭州研究院从2012年7月开始研发，由前网易娱乐频道主编王&磊担任项目总监。王磊曾策划过赵传北京演唱会、贺兰山摇滚音乐节等大型演出活动，还曾企划或监制过赵薇、水木年华、李健、谭维维、Rain等艺人的唱片。&&
日晚间，网易低调在iTunes商店上线其在移动端的第一款音乐应用“网易云音乐”，并标榜是一款“依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能，专注于发现与分享的音乐产品”。三个月后，丁磊带着快速迭代出来的&iOS&V1.3和&Android&V1.2版本网易云音乐客户端在北京高调举行发布会，宣布网易正式进军数字音乐领域。&&
在发布会上，丁磊声称基于PC时代音乐产品和模式将会过时。“移动化、云服务、社会化三大特征让数字音乐的传播和消费发生了革命性的变化，智能手机会成为获取音乐的最主要方式。移动互联时代的社交属性与音乐的社交属性也实现合流，无互动，不音乐。”&&
因此丁磊把网易云音乐定位为一种“移动音乐社区”的新形态，而网易云音乐的目标则是“成为中国最大的移动音乐社区和开放平台，形成独一无二的以用户为中心的音乐生态圈。”&&&&&到2013年9月为止，网易云音乐上线八个月的时间，注册用户已达600万；歌单总量超千万，其运营数据表显示，在歌单、单曲、专辑和歌手TOP50等多种音乐形式中，80%的用户选择收听歌单。&&
日，网易云音乐召开发布会，发布了《年度网易云音乐白皮书》，同时也正式启动校园音乐开放日活动。《白皮书》中公布了一些网易云音乐的相关数据：自2013年4月诞生以来，网易云音乐累计用户超过2000万，入驻的明星超过500位，收录音乐越500万首，用户自主创建的歌单3200万个。听众累计在线听歌总时长超过60亿小时，平均每首歌被播放时长超过120个小时，如果按照一首歌平均时长4分钟来计，每一首歌在过去一年里被播放了1800次。&&
日，网易今天在798举办了&“网易云音乐”&发布一周年庆典，丁磊公布了这一年多以来，网易云音乐取得的成绩：拥有3200万个用户自主创建歌单，成为中国最大的在线歌单音乐库。&&
日，网易云音乐正式上线Windows&Phone平台，至此实现iPhone、Android、Web、PC、iPad、WP、Mac七大平台客户端全覆盖。&&
日，网易云音乐宣布其用户数突破1亿，累计产生1.2亿条乐评和2亿次的音乐分享。用户自主创建的歌单超过6400万个。15年1至5月，市场份额增长率位列第一。&&
日，QQ音乐与网易云音乐达成版权合作，向网易云音乐转授音乐版权150万首。
（来源百度）
1 调研， 评测
（1）下载软件并使用起来，描述最简单直观的个人第一次上手体验。
&&&功能丰富，歌曲资源多，界面比较舒服。
（2）选择一个朋友（用户）进行采访，并加以记载。
采访对象背景：在校大学生，喜欢听音乐。
Q：你听音乐都是用什么软件，最常用的是哪个？
A：酷我，喜马拉雅FM，网易云音乐都有用。最常用的还是网易云音乐。
Q：你为什么喜欢用网易云音乐？
A：歌多，有时候想找一首歌，其他软件上找不到资源，在网易云音乐上就能找到，而且不像有些软件会弹出广告。
Q：你对网易云音乐有什么建议吗？
A：有些资源因为版权原因下架了，没法听，有些难受，希望以后能在网易云音乐上听到。
（3）结论：经过这么多工作，你一定有充分的理由给这个软件做一个评价:
2 需求分析
听音乐的用户
寻找自己喜欢的歌曲，分享歌曲，寻找同好
音乐内容生产者
宣传歌曲，扩大知名度，盈利
尽可能地使用软件的所有功能。
分析这个软件目前的优劣 (和类似软件相比)，推理出这个软件团队在软件工程方面可以提高的重要方面 (具体建议)。要求把对比的结果列出一个表格，对比每个软件各自的优点和缺点。
网易云音乐
曲库资源丰富，个性化定制弱
l&私人歌单和分类
l&只能官方电台
曲库资源丰富，个性化定制强
l&以私人歌单为曲库组织方式
l&有主播电台和DJ节目
常规播放功能全面
l&定时关闭播放
l&支持原词、翻译切换，歌词查找与替换
常规播放功能较全面
l&定时关闭播放
l&简单的音效调节
l&支持模糊搜索、精确搜索、听歌识曲
l&支持模糊搜索、精确搜索、听歌识曲
l&还支持主播电台、用户搜索
l&免费下载普通品质，高品质和无损需要开通绿钻服务
l&支持音质选择
l&免费的320kbps音乐无限量下载
l&可分享到QQ、微信、QQ空间、微博等
l&歌曲、专辑评论
l&发动态、lbs社交、sns基本功能
l&QQ直接登录和其他QQ登录两种方式
l&多种登录方式：手机、新浪微博、网易通行证
l&有适当的引导操作
总结：网易云音乐在保证基本功能的同时更加专注于社交，产品逻辑以用户为中心，三大核心功能是私人歌单、歌曲评论、歌曲推荐，注重音乐的分享与发现，高品质音乐无限下载，在音乐内容（DJ和主播电台）和特色功能上都实现了较好的差异化。
建议：在歌词方面需要改进，没有换歌词版本选项，用户也不能自己制作歌词上传。
[附加题]针对不同的维度评分，对用户体验方面、UI界面美观度、核心功能，分别打分（能给出更详细的评分更优）。
UI界面美观度
4 建议和规划
(参考《构建之法》第8章功能的定位和优先级；第9章项目经理)
如果你是项目经理，如何提高从而在竞争中胜出？
&音乐软件的主要功能都相差无几，所以要在竞争中胜出就要扩展功能，增强吸引力，吸引更多用户。
目前市场上有什么样的产品了？
QQ音乐、酷我音乐、虾米音乐、百度音乐、酷狗音乐、多米音乐、豆瓣FM
你要设计什么样的功能？（杀手功能 or 外围功能）
用户自定义皮肤，用户自己制作上传，供自己和其他用户使用
为何要做这个功能，而不是其他功能？
&大部分用户使用音乐软件无非就是听歌，找歌，下载等主要功能，其他功能基本很少使用，好的界面能吸引用户。
为什么用户会用你的产品/功能？
外观在用户心中占据不小的评分，许多软件的皮肤功能都受到热捧，如搜狗输入法。部分用户制作皮肤上传，满足了自己的成就感，其他用户发现并使用有趣或好看的皮肤。
你的创新在哪里? 请使用 NABCD 分析（）.
1)&N (Need 需求)
&&&不少用户会追求个性化的界面，有的希望从软件里找到自己喜欢的皮肤，有的则希望自己动手做出自己想要的皮肤。
2)&A (Approach 做法)
现在的网易云音乐有皮肤设置，但是主题很少，也比较单调，可以扩展为皮肤中心，官方提供用户制作皮肤的编辑器，将用户制作的好的皮肤收入皮肤中心，供其他用户下载使用。
3)&B (Benefit& 好处)
好的界面设计能够吸引用户，并且留住用户。
4)&C (Competitors 竞争)
目前其他音乐软件的皮肤都不温不火，要么只是一张背景图片，要么只是改变颜色。如果网易云音乐做到像搜狗输入法的皮肤那样，凭自身用户优势，其他竞争者难以抗衡。
5)&D (Delivery 交付)&&
通过主界面进行宣传，在引导操作时提示这个新功能，通过官方私信提醒用户新功能。标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文地址：http://www.cnblogs.com/haoshang/p/7636128.html
&&国之画&&&& &&&&chrome插件&&
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迷上了代码！为什么网易云音乐的个性化推荐这么准？
数字化时代，内容产业正在面临两难的处境。在信息、内容的获取变得更加简单便利的同时，也不可避免的遭遇着内容同质化的发展趋势。在此情况下，通过产品创新的方式，给用户更高层级的体验，就成为内容型产品的首选，而千人千面的个性化推荐便是其中典型。
网易云音乐的个性化推荐是业内公认的精准，甚至被很多网友说比男/女朋友更懂自己。个性化推荐精准与否的判断，多少有些主观色彩，但这些赞誉至少证明其用户口碑。每个音乐APP都在做推荐，为什么网易云音乐能把推荐做得这么准？下文将试图做出一些分析。
个性化推荐的惊喜感与平衡性
所谓个性化推荐，其实是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的评分或者喜好。通常意义上，个性化推荐会利用产品后台大数据功能，通过分析数据发展趋势、跟踪用户使用行为等方式，为用户推荐“定制专属”内容。最先把个性化推荐发展到极致的可能是Amazon，而豆瓣FM，则可算是前几年国内音乐网站中个性化推荐的代表。
在每日歌曲推荐页面，网易云音乐比较简单的解释了个性化推荐的运作机制，比如播放、红心、收藏等用户行为，都会对推荐算法产生影响，一方面表明算法机制，另一方面也鼓励用户多听歌、多动手，让产品更懂你的前提是用户行为足够丰富。另外，在早前网易云音乐的官方新闻中，也可以看到，海量UGC内容结合协同过滤、语义分析、操作分析技术，这些都是个性化推荐的运行机制。而综合来看，基于音乐与基于用户协同过滤的两种推荐方式，就是个性化推荐的主力。
1、基于音乐
基于音乐的推荐，也就是推荐的依据有赖于音乐本身，音乐平台在后台为每首歌曲都打上几个标签，如果用户喜欢一首含有民谣标签的歌，那么，其他含有民谣标签的歌曲也可能会被推荐给用户。豆瓣FM中，从单曲出发的推荐，就遵循了这一原则。
（豆瓣FM从单曲出发的推荐）
基于音乐内容的推荐，实际上是一场关于用户音乐口味恒定性的对赌。
如果一个用户的音乐口味专注而且单一，那么从歌曲标签出发，推荐而来的歌曲会越来越合胃口。而对于大多数用户来说，心仪的曲风至少有三个或以上，很难断定哪个是最爱的，在这种情况下，单纯从音乐出发，而不考虑时间、地点以及用户对新鲜感的需求，红心列表中的歌曲就会趋于同质化。如此反复，就会陷入虽然推荐的歌曲都是喜欢的，但再也接触不到新鲜曲风的困扰。
网易云音乐的推荐，就有部分是基于音乐而来，但其音乐标签却引入了UGC元素。一般音乐平台引进歌曲时，都会有歌曲自带标签，而网易云音乐还把歌单的标签元素加了进来。在用户新建歌单时，可以选择1—3个标签，这些标签根据语种、风格、场景、情感、主题划分为五大方向，一共72个，供用户选用。在歌单里的音乐，也会或多或少带上这些标签，通过后台综合考量再进行推荐，也就能满足用户对新鲜感和多样化的追求了。
（网易云音乐新建歌单时，用户可以自由选择合适标签，最多3个）
2、基于用户
另一种推荐方式，则是围绕用户行为来展开，即判定用户A的音乐口味后，找到与之口味相似的用户群，并把这些用户喜欢的音乐推荐给A。
画了个图来解释这种推荐方式↓（图中红色箭头代表喜欢）
孙悟空喜欢：《成都》、《演员》、《咖喱咖喱》
猪八戒喜欢：《演员》、《PPAP》
沙悟净喜欢：《成都》、《咖喱咖喱》
现在，要给沙悟净推荐歌曲，就要先找到和沙悟净口味相近的人。从喜欢歌曲来看，孙悟空和沙悟净都喜欢《成都》和《咖喱咖喱》，那么孙悟空喜欢的《演员》，就可以推荐给沙悟净了。
当然，在实际操作中，因为平台上用户行为远不止“喜欢”，用户量也大得多，因此基于用户的推荐也会更加复杂。在网易云音乐的私人FM页面，用户可以通过：点击红心、收藏到歌单、分享、下载、评论等表示对歌曲的喜爱；而点击垃圾桶、没有听完就切换歌曲等操作就明确表示了对歌曲的不满；如果什么也不干，只等歌曲播放自然进入下一首，就表现出比较中立模糊的态度。这些用户行为，系统都会在后台加上不同权重计算，再寻找口味相近的另一群用户，并进行推荐。
（网易云音乐私人FM页面）
基于用户的推荐好处非常明显，精准度更高，而且只要有一套靠谱的算法，就不用算法人员太操心，甚至还能创造出很多惊喜感，遇到失散多年不知名字的好歌、发现怦然心动的音乐，都可以归功于此。
知乎用户@邰原朗在“网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的？”的回答中，模拟了一组算法出来，也证明了基于用户的推荐方式更加精准，有兴趣的可以移步知乎学习。
诚如每日歌曲推荐页面的介绍所言，“你提供给云音乐的信息越多，它就越了解你的音乐喜好”，基于用户的音乐推荐，需要足够的历史数据，对于新用户来说，这种推荐的友好度就不够了。因此，网易云音乐在面向新用户时，往往会采取推荐热门歌曲的方式，在试错中积累最原始的播放数据，探索用户口味。
基于用户推荐的另一个问题是，当历史数据累积过多、用户已经形成比较稳定的口味时，突然遇到一首新风格但特别喜欢的歌曲，似乎有种“积重难返”的即视感。而网易云音乐给出的解决方式也很简单，即尽可能缩短历史数据的使用周期。
（每天6点更新的每日歌曲推荐）
网易云音乐的日推每天6点准时更新，私人FM的推荐近乎即时生成（不能往回翻超过一首歌，下一首歌也没有播放列表），这些都能说明新近产生的用户数据在推荐中占有更大的比重。
3、编辑推荐：防止个性化推荐剑走偏锋
虽然个性化推荐应用在越来越多领域，但也引来一些批评的声音。
在知乎“个性化推荐”话题下方，“社交网络为用户进行「个性化推荐」的做法，是否会导致人们「难以接触到意见相左的人」？”问题一直居于动态和精华的首位，积累了132个回答，其中不少答主通过实验论证——个性化推荐给人们带来便利的同时，也在无形中造成信息过滤的事实。
（知乎提问：社交网络为用户进行「个性化推荐」的做法，是否会导致人们「难以接触到意见相左的人」？）
这点反映到新闻媒体方面可能更明显些，比如频繁搜索互联网，那么长此以往，就只能看到互联网相关的新闻推送。在音乐应用中，一个长期只听周杰伦歌曲的人，理论上也不可能被推荐到ACG相关的音乐。
这对用户和平台而言都不是什么好消息，用户的听歌风格越来越窄，而平台也没法激活更多的曲库。
网易云音乐就在个性化推荐之外，引入编辑推荐机制，用一丢丢的人为干预，来防止个性化推荐的剑走偏锋。
以推荐歌单为例，网易云音乐在PC端推荐的10个歌单中，有两个来自编辑推荐（下图红框中的歌单），其余8个都是个性化推荐（包含日推歌单）。在APP中，编辑推荐歌单：个性化推荐歌单的比例为2:5（包含日推歌单）。编辑推荐的歌单，都有一定准入门槛（播放量、收藏量、评论量等等），当属UGC歌单中的精品。总体而言，编辑推荐不会喧宾夺主，个性化推荐依然是主角，但精品化+新风格加持的编辑推荐引入后，也是一次对用户听歌口味的测试与校正。
（网易云音乐PC端推荐歌单页面）
有一个小细节很不错，网易云音乐会在每个个性化推荐的内容上，都标注推荐理由，“李菊福”的即视感有没有。而且，仔细观察就能发现，这些推荐理由基本都源自一周内自己的收听习惯，可以说是读心读得很认真了。当然，你也可以点击“不感兴趣”，让这些音乐不再进入推荐之列。
（网易云音乐在个性化推荐时都标注了理由）
如何让你的个性化推荐变得更机智？
“润物细无声”，对个性化推荐来说，我更喜欢不用调教自己就聪明乖巧读懂人心的方式，但对APP的新用户来说，不断试错、不断切歌也是一段痛苦烦躁的旅程。
因此，下面也列举一些简单的“调教”方式，让你的个性化推荐变得更机智。
1、用行动来表达你的音乐口味
用听歌行为来量化你的音乐口味，越费劲的行为，影响力度越大。
比如，特别喜欢陈鸿宇的《理想三旬》，通过“搜索→播放→红心→设置单曲循环”方式，在一天内多次播放，就比只给《理想三旬》加入红心歌单中的权重要高得多。
再比如，特别喜欢Taylor Swift的歌，想被推荐到她的各种歌曲，最直接的方式，就是收藏Taylor Swift。
2、多多听歌
当积累了一定听歌数据后，你需要做的就是听更多的歌曲，并通过各种操作行为，反馈给APP。没错，这就是个日积月累的漫长过程，多少Lv10用户都是在寂寞的听歌中养成（大雾。
3、必要的时候，你也可以用用Beta功能
万万没想到，网易云音乐居然还有“推荐不够懂我，调教一下”（见下图）的功能，不过这个功能还标着Beta，可能还没有对全部用户开放。
（网易云音乐：推荐不够懂我，调教一下截图）
点击该功能后，进入单选页面，其中选项都是根据近期个性化推荐表现来确定。在选项方面，多则五六个，最少遇到过只有两个。在周期方面，每天只能调教一次，但如果听歌够多，也不大用的上这个功能。
如今，网易云音乐的首页大部分内容都是个性化呈现，歌单、歌曲、MV、电台无一不是。虽然我们用着同一个网易云音乐，但在推荐机制的影响下，每个人又在用着不一样的、定制版的网易云音乐。正因如此，网易云音乐才是音乐APP中最特殊的存在啊。
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
今日搜狐热点如何打造像网易云音乐一样的爆款推荐系统如何打造像网易云音乐一样的爆款推荐系统杨官儿带你凑热闹关注“怒马”（微信号：noo-mark），分享更多互联网干货知识本文内容来自于陈开江老师在怒马所开课程《如何从零打造一个推荐系统》的课后感悟近年来只要上点量级的产品都会有推荐系统，从亚马逊的文章推荐，豆瓣的豆瓣猜，直到最近的网易云推荐算法系统直接让滞后N年才出音乐类app的网易，用一年时间就可以和腾讯，阿里这些巨头音乐产品三分天下，并养成了一大批死忠！那么到底如何从零开始打造一个推荐系统呢？首先你要搞清楚你为什么要打造一个推荐系统这个推荐系统的能够带来什么？然后我们得明确什么是好的推荐系统。可以通过如下几个标准来判定。用户满意度（主要是用户对系统推荐满意程度）预测准确率（对用户喜爱的东西的准确程度）多样性（不局限于一个方向，而是能带多样的推荐）惊喜度（开拓用户喜视野与之相关的产品）推荐系统一般分为三大类：1.利用用户行为数据&用户在网页上点击的收藏，购物浏览记录，复杂的评价体系。这其中蕴含了大量的用户反馈信息，通过对这些行为的分析，我们便能推知用户的兴趣喜好。2.利用用户标签数据利用用户自己对自己的理解，比如提供标签方式的选择。关于标签的推荐，一种是根据用户打标签的行为为其推荐物品，还有一种是在用户给物品打标签的时候为其推荐合适的标签。3.利用社交网络数据实验证明，由社交关系这种强关系推荐的东西，购买率非常高。像京东接入微信后，一些关于京东的推送广告，以及你在京东购物的自动推动，部分会根据你的社交记录来做的。介绍了那么多的推荐系统基本概念，那么如何做数据的冷启动呢？具体分三种情况：如何给新用户做个性化推荐，如何将新物品推荐给用户，新网站在数据稀少的情况下如何做个性化推荐。针对前两种情况，对于刚进来的新用户我们可以对他进行一种粗放的推荐，比如年龄，性别，爱好等。比如像知乎一样在用户注册之前先填写一些用户兴趣爱好的数据。而在网站初建，数据不够多的情况下，可能就要先通过人工的力量来建立早期的推荐系统了。简单一点的，人工编辑热门榜单，高级一点的，人工分类标注。比如网易云音乐早起雇了一批懂计算机的音乐人来给大量音乐进行多维度标注，称之为音乐基因。其他也会相办法挖来其他公司的社交数据来做一个基本的判断。最后，我们再来看一下音乐的推荐系统从建立到运行全过程不知你是否对云音乐的推荐系统有了初步的了解呢？如果你还想学习这些？推荐系统的最简可行产品(Minimum Viable Product,MVP)是什么样 重新认识用户画像及标签系统 推荐系统的迭代 其他相关话题简介，如团度组建，产品和技术的合作，数据思维等。7.31号 陈开江老师又来怒马开课啦！&现场老师会解答大家所有关于推荐系统的疑虑，不知道你有没有心动，反正我已经购票了！！！本期分享（周日） 19:30-21:30北京市东城区分享内容如何从零打造一个推荐系统：1. 如何确定自己的产品是不是需要推荐系统？2. 推荐系统的最简可行产品(Minimum Viable Product,MVP)是什么样3. 重新认识用户画像及标签系统4. 推荐系统的迭代5. 其他相关话题简介，如团度组建，产品和技术的合作，数据思维等报名方式本次课程门票：299元 限30人报名请点击原文链接或者下载怒马app，点击报名即可。具体课程地点：北京市东城区美术馆附近（详情购票后通知）注明：课程一经售出无法退换，请确认自己可到场再报名产品建议及投诉请联系：相关文章您正在使用IE低版浏览器，为了您的雷锋网账号安全和更好的产品体验，强烈建议使用更快更安全的浏览器
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