【财讯】音贝：一个懂你的社会交往音乐网站

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【techweb报道】9月17日，为了找到喜欢的音乐，在各排行榜、每首曲子更新自己的音乐list上下了很大功夫吗？ 其实没那么麻烦。 袁雨来，是研究清华大学计算机系高性能计算的博士，也是水银孵化器创业团队音贝网( yinbei )的ceo，通过音贝的智能化推荐技术让顾客处理这个问题，迅速找到顾客喜欢的越来越多的音乐。

根据朋友关系推荐和传达音乐

音乐要素在社会交流网站上的应用已经普及，但据袁雨介绍，现在的音乐要素在社会交流中的应用多以音乐为中心建立社会交流圈，音贝网利用社会交流互联网的朋友关系来实现服务顾客的音乐需求和音乐传达的目的

音贝网为了提供智能化推荐，订阅和共享服务的ugc类型的社会交往音乐平台，通过分析客户的社会交往关系，帮助客户迅速找到喜欢的音乐，每10首歌通过一个集合推荐到客户的主页。

每个客户都可以制作自己的音乐选集，表达自己的音乐思想，和朋友分享自己喜欢的音乐。 袁雨说:“音贝是在音乐的海洋中为大家收集好音乐声音的贝壳。”

例如，在本微博上登录音贝网的客户听到的音乐是微博朋友说的音乐。 顾客在音贝网上听音乐、共享等操作也会影响音贝网朋友的音乐推荐。 因为音贝网是基于现有的微博朋友关系的，所以客户也可以在音贝网上知道朋友ta喜欢什么样的音乐，ta最近在听什么。

袁雨来表示，根据今年6月5日在音贝网上公开的测量，现在注册客户已达20万人，在本微博上的粉丝数接近13万人。 90%以上的注册顾客是29岁以下的顾客，19岁以下的顾客占35%，顾客对音乐的喜好非常个性化。

创新的算法。

袁雨来先生处理了音贝的推荐选集首先是“推测客户喜欢的音乐”的问题，而推荐给这个客户的音乐选集是否满足客户的“推测”的基础是基于客户的社会交流互联网数据和这些数据。 袁雨来本人是创业者，也是清华大学高性能计算算法的研究者。

从袁雨来看，以前流传下来的社会交往音乐推荐技术是以标签法为基础的，这种方法一方面向顾客推荐的音乐风格越来越统一，另一方面无法事先捕捉音乐流行的趋势。

但是，基于社会交往网络和音贝的机器学习算法可以消除这些弊端，发掘出很多未触及的好音乐会，扩大了顾客的音乐视野，流行趋势也在人们的讨论中被挖掘出来。

音贝网的创业团队除了袁雨来之外，还有来自北大、中山大学的数据发掘专业研究生，他们重视算法的独创性，袁雨来对音贝网设计开发的算法相继申请专利保护。

拿出手机的客户端

音贝web版于6月5日在网上公开，现在手机顾客正在端正开发中，预计年内发售。 袁雨来介绍说，考虑到移动方面的特征，音乐推荐的方法与pc方面不同，手机方面的算法也与pc方面不同。

“音贝web版不支持wap，但现在从手机访问音贝网的客户占总客户的10%，在粘性方面，平均招聘时间约是pc方访问客户的10倍。 我们经常看到音贝手机客户端的表现。 」袁雨来说。

收益模型的构想

关于音贝的利益模式，袁雨认为一个产品只要提供价值就能有利可图，音贝将来一定要做好收钱的服务。

他认为，除了根据以前流传的流量交换广告收入的模式外，音贝还有自己的价值带来的利益点。

另一方面，对于普通音乐客户来说，sound bay可以很快找到喜欢的音乐，节约客户搜索的价值成本，为客户带来附加值。 这为音贝未来的顾客提供了收款服务的基础。

另一方面，音贝的音乐推荐模型压缩了音乐的传达过程，可以直接找到喜欢音乐的顾客，减少营销费用。 这是音贝未来面向歌手的金钱回收服务的基础。 (宁萌)

来源：荆州新闻