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大數(shù)據(jù)將音樂行業(yè)推入平民時(shí)代
2016-02-20
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大數(shù)據(jù)將音樂行業(yè)推入平民時(shí)代

音樂行業(yè)一直在被人的直覺所推動。一首歌會不會火，一個歌手會不會紅，一場演唱會不會大賣，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)測哪些音樂人會成為下一個音樂巨星。

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)知誰會是下一個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?！皩ふ译[藏在其中的下一個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)?！斑@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個月時(shí)間就完成了整個項(xiàng)目?！熬拖翊罘e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)一個古老的問題：下一首歌，你想聽什么？

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