小鮮肉的危機(jī)!阿里音樂打算用大數(shù)據(jù)發(fā)掘下一個(gè)TFboy
i天下網(wǎng)商 | 2016-02-17 13:54
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 音樂行業(yè)一直在被人的直覺所推動(dòng)。一首歌會(huì)不會(huì)火,一個(gè)歌手會(huì)不會(huì)紅,一場演唱會(huì)不會(huì)大賣,這些往往都是靠音樂公司高管們的直覺判斷。于是,才有了各種意外的“走紅”或者“滑鐵盧”

大數(shù)據(jù)時(shí)代,音樂界迎來一場革命:下一首歌流行什么,聽眾說了算。
阿里音樂正在開展一項(xiàng)嘗試:將阿里音樂平臺(tái)上的用戶行為數(shù)據(jù)與社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、新聞資訊數(shù)據(jù)等結(jié)合,借助阿里云“數(shù)加”上的大數(shù)據(jù)工具,預(yù)測哪些音樂人會(huì)成為下一個(gè)音樂巨星。
有猜測指出,這項(xiàng)技術(shù)同阿里音樂一直秘而不宣的新平臺(tái)有密切聯(lián)系。
先鋒藝術(shù)家安迪•沃霍爾曾說過:“在未來世界,每個(gè)人都有可能出名5分鐘。”對于唱片公司來說,如何預(yù)知誰會(huì)是下一個(gè)5分鐘的黑馬,成為難題。
阿里音樂的數(shù)據(jù)工程師介紹,用戶在音樂平臺(tái)上收聽、分享、收藏音樂的行為,以及在社交網(wǎng)絡(luò)、視頻網(wǎng)站、貼吧論壇上做出關(guān)注、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊等動(dòng)作,反應(yīng)了對音樂人的喜好程度。我們用word2vector算法對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類,結(jié)合轉(zhuǎn)發(fā)點(diǎn)贊等原始及衍生特征,通過gbdt分布式算法進(jìn)行預(yù)測分析。“尋找隱藏在其中的下一個(gè)TFboy”。
數(shù)字唱片公司DigSin首席執(zhí)行官杰•弗蘭克曾表示,大數(shù)據(jù)技術(shù)不是要把人的因素抹去,而是最大程度地呈現(xiàn)人的因素——受眾的反應(yīng)。“這恐怕是音樂史上最平民化的時(shí)刻,”他說。
收集所有人的意見并作出判斷,并非易事。阿里音樂的工程師介紹,該項(xiàng)目僅每天要處理的阿里音樂平臺(tái)數(shù)據(jù)就達(dá)到了100TB,更不用說海量的外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛躍為這一設(shè)想的實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。
在過去的5年里,全球大數(shù)據(jù)計(jì)算性能實(shí)現(xiàn)了超過21倍的提升。2011年,Tritonsort排序100TB數(shù)據(jù)需要8274秒;到2015年,阿里云的MaxCompute只需要377秒。
開發(fā)團(tuán)隊(duì)用不到2個(gè)月時(shí)間就完成了整個(gè)項(xiàng)目。“就像搭積木一樣,阿里云上有我們需要的所有大數(shù)據(jù)工具”。
除了MaxCompute,阿里云的分析性數(shù)據(jù)庫Analytic DB可以對90億條的粉絲關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢計(jì)算;機(jī)器學(xué)習(xí)工具集成了大量算法,簡單拖拽便可實(shí)現(xiàn)特征工程及訓(xùn)練模型的搭建。
預(yù)測黑馬還只是音樂行業(yè)大數(shù)據(jù)革命的一角。BBC基于音樂雷達(dá)軟件Shazam提供的數(shù)據(jù),在全球4900個(gè)城市中找到了擁有相同音樂品味的“孿生”城市。Shazam能夠采集外部歌曲的指紋,并同服務(wù)器端指紋比對,從而實(shí)現(xiàn)歌曲識別。
美國的House of Blues采用一種獨(dú)特的算法去安排“拼盤明星巡演”。對于音樂人而言,可以結(jié)合粉絲地理位置數(shù)據(jù),安排更合理的演唱會(huì)巡演路線,以便最廣泛地接觸忠實(shí)歌迷。同時(shí),還能根據(jù)當(dāng)?shù)厍闆r,編排不同的曲目。
眼下,大數(shù)據(jù)正在嘗試回答音樂圈內(nèi)一個(gè)古老的問題:下一首歌,你想聽什么?
來源:i天下網(wǎng)商
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