分析：音乐推荐服务需要的不仅是群众智慧

　　北京时间9月13日消息，据国外媒体报道，推荐引擎往往依靠群众智慧来提供音乐建议，但业界人士认为也应该采用其他方式来推荐用户可能会喜欢的音乐。

保罗·拉梅尔（Paul Lamere）是知名音乐兼技术博客Music Machinery的作者之一，他在Sun Labs实验室工作时曾研究过组织、寻找和发现音乐的方式。现在拉梅尔在音乐智能公司Echo Nest 负责管理开发者社区。Echo Nest 的创始人特里斯坦·查汉（Tristan Jehan）和布赖恩·惠特曼（Brian Whitman）在麻省理工学院攻读博士学位时相识于媒体实验室。

拉梅尔写过一篇探讨音乐推荐服务的文章《第六个披头士》（Sixth Beatle），他认为群众智慧并没有真正帮助人们发现新音乐。

拉梅尔以披头士乐队为例，称大多数推荐服务建议的都是John Lennon（约翰·列侬），Paul McCarthy（保罗·麦卡锡）、The Who、Pink Floyd 等音乐人。虽然这些建议都是合理的，但它们无助于用户找到新的音乐。因为披头士乐队非常受欢迎，所以群众容易将他们与其他广受欢迎的音乐人关联在一起。其结果就是：推荐服务向你建议的音乐都是你已经知道的。如果你想寻找相似的音乐，也不会有太大收获，推荐结果中会出现皇后乐队、滚石......你肯定也听过这些乐队的作品了。

另一种方法则需要使用不同的推荐引擎（比如Echo Nest 开发的推荐引擎）来访问大量音乐博客、维基百科条目、标签、评价、个人资料页、新闻、音频或视频等资源。这样产生的最终推荐结果大大不同于只依靠群众智慧产生的推荐结果。比如对于披头士乐队，Echo Net网站推荐的是The Beau Brummels、The Dukes of Stratosphear、 Flamin' Groovies 和 Emmit Rhodes（业界人士认为这是一个相当不错的推荐清单）。

业界人士表示，群众智慧不应该被漠视，因为它在推荐服务中发挥了相当大的作用。但是结合多种数据资源所产生的推荐结果，会让用户发现原本难以发现的音乐。