聽(tīng)伴如何做車(chē)載音頻個(gè)性化內(nèi)容推薦的？

從兩個(gè)方面回答這個(gè)問(wèn)題，為什么難，以及如何做。

1、 車(chē)載音頻個(gè)性化為何比圖文推薦更難

1. 用戶的個(gè)性化需求

如各大音頻平臺(tái)為用戶提供的個(gè)性化需求相同，大數(shù)據(jù)模型與用戶習(xí)慣的分析，聽(tīng)伴需要完成用戶、廠商，以及智能車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等方面的整合與開(kāi)發(fā)，所涉及到的領(lǐng)域與障礙是不小的挑戰(zhàn)。聽(tīng)伴已在北美設(shè)立專(zhuān)門(mén)的實(shí)驗(yàn)室研究個(gè)性化推薦，通過(guò)用戶標(biāo)簽、用戶畫(huà)像、用戶行為，以及特征維度機(jī)器精排等，完成車(chē)載音頻的個(gè)性化推薦流程。

2. 車(chē)載音頻的場(chǎng)景化

汽車(chē)行駛過(guò)程中涉及到的外部環(huán)境因素、車(chē)內(nèi)環(huán)境因素、人為因素，以及上述的用戶個(gè)性化需求，使得“場(chǎng)景化”需要更多更精準(zhǔn)的考量。例如，長(zhǎng)時(shí)的駕駛遇到道路阻塞的情況，，駕駛者會(huì)產(chǎn)生疲勞、情緒會(huì)受到負(fù)面影響，典型的情緒波動(dòng)包括焦躁、急迫、易怒等。

此時(shí)需要根據(jù)車(chē)內(nèi)和車(chē)外場(chǎng)景的特殊性，為駕駛者提供符合其“情緒特點(diǎn)”的個(gè)性化內(nèi)容推薦，顯然是需要識(shí)別各類(lèi)交叉性客觀條件與用戶慣性條件相結(jié)合，可見(jiàn)難度非常之高。

2、 聽(tīng)伴如何實(shí)現(xiàn)車(chē)載音頻個(gè)性化內(nèi)容推薦

1. 產(chǎn)品定位

聽(tīng)伴被定義為結(jié)合品牌電臺(tái)的智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)載音頻產(chǎn)品，并以“場(chǎng)景化+智能電臺(tái)流技術(shù)”為車(chē)載用戶提供便捷、易用的車(chē)載音頻服務(wù)。

2. 特色功能

聽(tīng)伴擁有區(qū)別與其他手機(jī)電臺(tái)產(chǎn)品的車(chē)載直播互動(dòng)、AI電臺(tái)流的特色功能，并結(jié)合多源內(nèi)容融合、娛樂(lè)語(yǔ)義滿足、帳號(hào)云端互通，實(shí)現(xiàn)其獨(dú)特的五大核心能力。

3. 個(gè)性化內(nèi)容推薦架構(gòu)

基于數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)Hive、分布式計(jì)算、流式計(jì)算，到機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理，經(jīng)過(guò)對(duì)用戶畫(huà)像、知識(shí)提取、相似矩陣的數(shù)據(jù)挖掘，形成知識(shí)圖譜和模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同推薦、知識(shí)推薦、內(nèi)容推薦、負(fù)反饋過(guò)濾。

再經(jīng)由用戶的推薦點(diǎn)擊、搜索、收聽(tīng)，以及完播率、播放時(shí)長(zhǎng)、收聽(tīng)留存、日總負(fù)反饋次數(shù)等，確認(rèn)并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，回流至數(shù)據(jù)平臺(tái)，完成推薦內(nèi)容的循環(huán)學(xué)習(xí)與適應(yīng)。

聽(tīng)伴產(chǎn)品定位清晰、功能針對(duì)性強(qiáng)，且是通過(guò)一系列針對(duì)性的專(zhuān)業(yè)技術(shù)與渠道資源整合而誕生的產(chǎn)品，必然會(huì)對(duì)車(chē)載音頻服務(wù)細(xì)分領(lǐng)域形成一輪品牌沖擊。