主要内容：
Spotify是个类似酷我音乐的音乐网站，做个性化音乐推荐和音乐消费。作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐。
具体内容：
1. 协同过滤
基本原理：某两个用户听的歌曲都差不多，说明这两个用户听歌的兴趣、品味类似；某两个歌曲，被同一群人听，说明这两个歌曲风格类似。
缺点：
（1）没有利用歌曲本身的特征（信息）
（2）无法对“层级”的item进行处理，对于歌曲来说，这种层级关系体现在：专辑—主打歌—副歌，上面，这几种因素并不是同等重要的
（3）冷启动问题：协同过滤的方法用用户行为来进行推荐，没有行为的用户和item怎么办？
2. 基于内容的推荐
spotify正在进行的尝试，用内容之间的关系（相似度）来进行推荐。content-based recommendation，除了用用户行为信息之外，歌曲内容的信息也可以被用来计算item之间的相似度。
而作者在这里要尝试的是，根据歌曲本身的音频信号来计算歌曲之间的相似度。DL擅长处理音频、图像等原始信息，作者用DL在这里来处理歌曲的音频信息，从而计算歌曲之间的相似度。（个人补充：同时，用户听得歌曲列表，也可以看做是一首歌曲，这首歌曲也可以计算和其他歌曲的相似度，这样就计算了用户和某个歌曲的相似程度，进一步作为给当前用户做推荐的理由）
3. predicting listening preference with deep learning
将歌曲音频信息、以及歌曲的其他标记信息（专辑、作者等）通过深度神经网络的方式映射到一个低维latent space中，用这个低维空间向量来表示歌曲。
神经网络的结构如下：
最左端是音频输入层，然后是连个卷及网络，然后是几个全连接的正常神经网络。作者并没有解释为什么是这样的网络结构。最后一层40个节点，输出是vector_exp算法的结果，不是softmax，不过从名字上看貌似他俩都差不多，可能一个实现性函数，另一个是非线性的函数。
用神经网络的一个问题就是：神经网络的输出是定长的，而歌曲音频（无论从时间还是从文件大小来看）都是变长的，如何把边长的原始输入映射到定长的神经网络输入当中？——这个也是NLP领域在用神经网络的时候遇到的问题。作者的作法很粗糙也很干脆：把音频文件分成3秒钟一个段，然后各段的输入数值取平均值，作为整个歌曲的输入向量。对于一个用户，历史上听过很多歌曲，也是这么处理，最终得到用户的歌曲向量。
4. 训练
用MSE准则来训练。
还有一个问题，DL是有监督学习方法，那么神经网络的标准输出是什么？也就是，对于一个给定歌曲，最后40维的标准输出结果是什么？我理解，文章中的意思是标准协同过滤模型、通过LDA等降维之后，当前歌曲对应的维度输出结果。那么，接下来的问题，既然用矩阵分解的结果作为标准，作者为什么还费事训练DL呢？一方面是解决冷启动问题（对于新歌的预测），另一方面，对音频信息与矩阵分解结果做映射，可能就像作者文章最开始说的，也能利用音频本身的信息吧。
在模型应用上面，训练好神经网络之后，对于一个新歌，能够通过既定的网络参数计算得出这个歌曲的对应的latent representation（40维输出结果）；而对于一个用户，通过对他历史听歌习惯来进行计算，也能计算这样一个40维的结果，两个向量夹角就能计算这个用户是否是对这个歌曲感兴趣。
5. 其他尝试
作者还做了其他尝试，包括用不同的协同过滤模型分别训练出来40维结果，然后将这些向量拼起来；或者尝试用更多层的神经网络。
6. what is it learning?
分析具体的学习结果：音频片段等等。
完。
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