豆瓣電臺聽了41000多首歌，猜中喜歡的概率不算高，但通過電臺發現了很多歌曲，這也體現推薦系統要平衡多樣性和精準度。不像我之前吐槽的那樣，依賴于播放已喜歡的歌曲，有了精準度，但是多樣化不夠。比較同類產品蝦米，以播放熱門歌曲為主，選擇的成本較大，推薦長尾歌曲的力度較低。
對于內容的喜歡是會隨著時間和心情改變的，早期我會傾向于熱門內容，在手機端聽紅心頻道時會選擇某些歌曲不再播放，最近紅心頻道聽煩了，私人兆赫中推薦的歌曲比較相似，換個口味改聽爵士或其他用戶編輯的專輯。
電臺在不斷增加頻道(也就是兆赫)、"專家用戶"制作的專輯和風格，謹慎地為用戶提供多維度的推薦，而風格中歌曲也是根據用戶的選擇生成。
電臺以后臺播放為主，沒有歌曲的相關描述，需要用戶瀏覽推薦的界面中需要增加可信賴的推薦理由，比如評分、基于某個好友的推薦或者簡短的評語，視覺上的優先級甚至要高于內容本身的屬性。個人以為食神搖搖的推薦理由文案還夠好，對于這樣以推薦為核心的產品，文案的視覺不夠突出。
在電臺出現之前，豆瓣已經有了音樂評分等用戶反饋，用戶提交更多的反饋，系統才有可能算出用戶的喜歡。反饋可以是喜歡，也可以是商品的購買或、頁面停留時間和視頻的觀看時長。一方面界面需要分析用戶行為，另一方面界面本身要有利于用戶反饋。手機版大眾點評的界面中提交反饋的操作成本很高，需要評分和寫幾十字的評語，很不利用系統的推薦，所以界面中信息量較大，不利于快速選擇。
推薦系統需要內容品質一致，否則用戶反饋和內容對應關系不一致。早些時間豆瓣電臺中有演唱會版本的歌曲，聲音非常噪雜，最近沒有再出現過，可能淘汰了低質量內容或者內容獲得推薦的概率已經大幅降低。內容質量、呈現方式、界面布局和交互都可能影響用戶的選擇。
推薦系統的可以提高粘度和提升關鍵系指標，交互上可以減少操作成本，比如降低用戶搜索、查找步驟和界面之間的跳轉次數，界面架構中可利用推薦來避免產品的同質化。
文章來源：曉生語錄