基于音频信号的深度音乐推荐
（翻译整理自Dieleman的博客）
针对不同用户推荐合适的音乐是每个音乐类软件都希望实现的目标。本文从传统的协同过滤方法的优缺点说起，引出一套基于音频信号的音乐推荐算法，并在最后对实现的深度神经网络进行可视化剖析，理解模型的运行原理。
协同过滤
协同过滤是音乐推荐的一种基础方法，基本原理是通过历史使用数据来判断用户的喜好。举个例子，如果有两个用户听了大量相同的歌曲，那他们的兴趣应该是基本类似的。从歌曲角度来讲，如果两首歌被同一组人群听过的话，那…
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