对于很多音乐爱好者来说，只是有一个听歌软件是远远不够的。在音质、曲库这些基本要求之外，音乐应用需要体验舒适；需要找到口味相投的人，和他们交流、借鉴他们听什么歌；需要通过排行榜了解流行，也需要在流行中选择自己喜欢的。全世界每年发行的新歌数以万计，仅中文歌就超过10万，找到自己喜欢的音乐需要花不少时间搜索甄选。听歌是一件写意休闲的事，偶尔有时候也会想耍耍懒，如果动动手指就能直接听到符合自己个性的私家电台，对于发烧友级用户来说应该是极好的体验。

作推荐容易，推荐的歌符合每个人的需求难。音乐应用的推荐分为流行推荐、热门推荐和个性化推荐。流行和热门推荐是给全部用户的，算大锅饭；但个性化推荐则是针对单个用户的，需要有开小灶的独特滋味。个性化推荐里没有喜欢的歌，常常会成为用户的怨言。

个性化推荐为什么会那么难？网易云音乐对此有他们的看法以及自己的一套解决思路。

私人FM，专属之享

2014年5月份，从iPad版客户端开始，网易云音乐特别添加了一个“私人FM”功能。享受自己喜欢的新歌需要几步？第一步打开网易云音乐、第二步点开推荐类目下的“私人FM”，然后就可以畅听符合自己口味的音乐了。虽然不能说做到 100% 的精准，但精准度应该超过90%。网易云音乐的个性化推荐早就被业内人士称为“神算法”，常常给用户带来惊喜。通过私人FM，用户可以不断和自己喜欢的歌邂逅而不需要付出搜索选择的时间，只要曾经听过的歌足够多，“私人FM能永不间断的播放下去”。

在年末年初之际，使用“私人FM”，可以清晰地回顾这一点都听过什么样类型的歌，借着好听的音乐，对自己过去的一年做一次盘点。

如何做到神算法？

如何实现高精准度的个性化推荐？网易云音乐给出的答案是，海量UGC内容结合协同过滤、语义分析、操作分析技术。“我们的曲库有 500 万首音乐，大多数人听到的歌曲在 1000 首以内，在这个范围内是最准确的。”网易云音乐相关工作人员这样透露。

同时，网易云音乐的私人FM更加注重网易媒体资源的聚合，通过私人FM，用户可以听到各类感兴趣的音频。在「每日歌曲歌曲推荐」中，通过设置「不感兴趣」的功能，可以优化个性化推荐。

个性化推荐的算法之所以“神”还在于他随时根据用户的动作行为发生改变。网易云音乐的推荐算法是基于大数据、协同过滤等技术的结果，从用户一系列的听歌行为，以及云音乐app上的操作行为抽象出用户的听歌习惯、模式和操作习惯等；基于这些抽象数据，对于不同类型的用户群体采用针对性的推荐策略，从而能够推荐出符合用户口味的歌曲。同时通过一些场景识别算法，能够捕捉到用户兴趣、情绪的波动，对推荐结果进行优化和调整，从而使得推荐更符合用户口味。比如用户在收听私人FM的时候，出现切歌、喜欢、投入垃圾筒等动作，都会引起后面出现的歌曲的变化。

小小的一个听歌软件，背后蕴藏着复杂的技术力量。

声声入耳，曲曲动心

早在私人FM功能推出以前，网易云音乐就在个性化方面做过不少功夫。

针对新用户的“口味测试”受到不少人的喜欢，目的也是根据新用户的喜好为他们推荐合口味的音乐。由于这个测试设定非常有趣，就像一个游戏，比如测出的结果可能是“花美男”、“不当麦霸会死星人”等，吸引了大量用户自行传播并拉他们的朋友来参加测试。目前，“口味测试”功能的用户评价非常高，大家反映除了测试好玩之外，根据测试结果推荐的歌曲也非常对口。

现在的网易云音乐的个性化推荐页面也涵盖了多样内容。以iPhone平台版本为例，除了私人FM，还有每日歌曲推荐、歌单推荐等。让用户在热门推荐、排行榜之外有更加符合自己的选择。

私人FM的推出，代表着网易云音乐在在音乐社交化、音乐媒体化之后，开始把细功夫用在每一个用户身上。这是目前在线音乐应用同质化的一个突破口，但始终没有脱离网易云音乐一直以来的基础产品策略——“给用户最舒适的体验”。