音貝：一個懂你的社交音樂網站

為了找到愛聽的音樂，你是否還在費力搜羅各大榜單、一首一首地更新自己的音樂List呢？其實不必如此麻煩。袁雨來，這位清華大學計算機系研究高性能計算的博士，同時也是海銀孵化器中創業團隊音貝網（yinbei.com）的CEO，希望憑借音貝的智能化推薦技術幫助用戶解決這一問題，快速找到用戶喜歡的、更多的音樂。

基于好友關系推薦和傳播音樂

音樂元素在社交網站的應用早已普及，但在袁雨來看來，目前音樂元素在社交中的應用多是以音樂為核心建立社交圈子，而音貝網要做的是，利用社交網絡好友關系來達到服務用戶的音樂訴求以及傳播音樂的目的。

音貝網定位為提供智能化推薦，訂閱和分享服務的UGC類型社交音樂平臺，通過分析用戶的社交關系，它能幫助用戶快速找到自己喜歡的音樂，以每10首為一個合集推薦在用戶首頁上，用戶只需點擊即可收聽。

同時每個用戶都可以創建屬于自己的音樂精選輯，以此表達自己的音樂思想，并與好友分享自己喜歡的音樂。“音貝，就是音樂海洋中為大家收集好音樂好聲音的貝殼。”袁雨來說。比如，通過

新浪微博登錄音貝網的用戶所聽到的音樂，都是其微博好友曾提到的音樂；而用戶在音貝網對音樂的操作如收聽、分享等行為亦會影響到音貝網對好友的音樂推薦。音貝網基于現有的微博好友關系，用戶也能在音貝網上知道好友TA喜歡什么樣的音樂，TA最近都在聽什么。

據袁雨來介紹，自今年6月5日音貝網上線公測以來，目前已累積注冊用戶20萬，在新浪微博的“粉絲”數近13萬。注冊用戶中超過90%為29歲以下用戶，19歲以下用戶更是占到總注冊人數的35%，用戶對音樂的偏好非常個性化。

創新性算法

袁雨來認為，音貝的推薦精選集首先解決了“猜用戶喜歡的音樂”這個問題，而這個推薦給用戶的音樂精選輯是否讓用戶滿意，“猜準”的基礎就是用戶的社交網絡數據以及基于這些數據的算法和挖掘技術。袁雨來本人既是一位創業者，也是一位清華大學的高性能計算算法的研究者。

在袁雨來看來，傳統的社交音樂推薦技術是基于標簽法，這種方法一方面會造成推薦給用戶的音樂風格越來越呈現趨同性，另一方面也無法預先捕捉到音樂流行的趨勢。

但是，基于社交網絡和音貝的機器學習算法，這些弊端都能得到避免，大量未曾觸及的好音樂會被挖掘出來，用戶的音樂視野得以拓寬，流行趨勢也能在人們的談論中被發掘出來。

在音貝網的創業團隊里，除袁雨來外，還有來自北大、中山大學的數據挖掘專業的研究生，他們注重算法的原創性，袁雨來稱未來會陸續對音貝網設計研發的算法申請專利保護。

將推出手機客戶端

音貝網頁版已于6月5日上線公測，目前手機客戶端正在開發中，預計將于年內推出。袁雨來介紹稱，考慮到移動端的特征，音樂推薦的方式會與PC端有所不同，在手機端的算法也將不同于PC端。

“盡管音貝網頁版沒有做Wap適配，但是目前通過手機訪問音貝網的用戶占到了總用戶的10%，而且在黏性上表現得更為突出，平均使用時間將近是PC端訪問用戶的10倍。我們十分看好音貝手機客戶端的表現。”袁雨來說。