今天跟大家聊聊我最近搞的“激情之风”项目，名字听着挺唬人，就是个小玩意儿，但过程那叫一个折腾！
我想着做一个能根据用户喜好推荐音乐的小应用。听着简单？我当时也这么觉得，心想这不就是个数据库加几个算法的事儿吗？结果，啪啪打脸！
数据这块就给我来了个下马威。 网上找的那些免费音乐数据，要么质量不行，要么格式乱七八糟，根本没法直接用。没办法，只能自己动手，一点一点清洗、整理，那段时间，我感觉自己像个数据清洁工，每天对着屏幕，眼睛都快瞎了。- 数据清洗： 去重、纠错、格式统一，各种手段齐上阵。
- 数据标注： 给歌曲打标签，风格、情绪、年代等等，这可是个体力活。
- 数据存储： 选了MySQL，感觉用着顺手，结果后期数据量大了，又开始考虑分库分表，真是自己给自己挖坑。
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数据搞定之后，就到了算法这块。我寻思着，推荐算法嘛不就是协同过滤、内容推荐那几套？结果，理想很丰满，现实很骨感。直接套用那些算法，推荐出来的东西，要么就是我根本不爱听的，要么就是烂大街的口水歌，毫无个性可言。
算法优化之路，那叫一个曲折离奇。
我开始疯狂学习各种推荐算法的论文、博客，各种尝试。
- 协同过滤： 效果一般，数据稀疏性是个大问题。
- 内容推荐： 对歌曲的理解不够深入，推荐出来的东西缺乏惊喜。
- 混合推荐： 想着把两种算法结合起来，结果效果更差，参数调得我头都大了。
后来我灵机一动，想着能不能结合用户的社交关系？看看用户的朋友们都喜欢听什么歌，然后推荐给用户。这个思路一开始还不错，但是很快就遇到了新的问题：用户的朋友们听歌口味各不相同，直接推荐过去，效果反而更差。
为了解决这个问题，我又开始研究用户画像，试图把用户的朋友们分成不同的群体，然后根据群体的特点，进行个性化推荐。这个方法效果稍微好了一点，但是仍然不够理想。
我决定祭出大招：深度学习。
我用TensorFlow搭了个简单的神经网络，输入用户的听歌历史、社交关系、歌曲的各种特征，让神经网络自己学习。 刚开始训练的时候，效果惨不忍睹，loss值高的吓人。但我没有放弃，一点一点调整网络结构、参数，慢慢地，效果开始变得好起来。
经过无数次的尝试和调整，最终，我的“激情之风”终于能像模像样地推荐音乐了。 虽然还不够完美，但至少能让用户找到一些他们感兴趣的歌曲。
回顾整个过程，真是感慨万千。从一开始的信心满满，到后来的焦头烂额，再到的柳暗花明，每一步都充满了挑战和惊喜。虽然过程很痛苦，但收获也很大。 不仅提升了自己的技术水平，也让我更加深刻地理解了推荐算法的本质。
“激情之风”项目虽然不大，但它是我一次难忘的实践经历。 希望我的分享能对大家有所帮助，也欢迎大家多多交流，一起学习进步！
