我记得我之前开发几个大项目的时候，都是听着虾米音乐的推荐的歌单熬过了那些苦逼夜晚。

说说对于虾米音乐整体UI美观与IT领域的看法吧。

虾米音乐的界面设计简洁，注重音乐版权，依靠着阿里巴巴的大厂技术支撑，有成熟的大数据、云计算、人工智能这类技术背书，使得虾米的AI精准推荐歌曲能力MAX。

最近，我用虾米听歌的时候发现虾米推出了根据用户试听歌曲推荐视频、专栏文章，歌单等内容的feeds流功能。

我有个朋友在虾米团队工作，前两天他给我推荐最近一直在听的歌，并告知我这是虾米AI推送的，让我一起品品。

随后我们便讨论起虾米音乐的AI精准推荐功能的背后——传统AI预测数据库一般都会侧重于用户的离线数据，而较少关注在线数据，但实际上用户在线听歌数据更为反映用户的实时偏好，所以虾米更新了算法迭代效率，让其时间复杂度有降低，使得虾米音乐的AI智能推荐功能更加精准，完备。

所以这里还是要肯定虾米音乐在逻辑设定上的严谨性。

大数据不同于传统程序设计的一大特点在于它能够基于用户全网行为数据来区别不同场景，基于场景分类分析用户的情绪状态，这一点也被虾米音乐括入囊中，虾米音乐能够根据用户的情绪来推荐音乐，这种技术一落地，app的用户互动方面就人性化起来，简单说就是更有人情味。

这也是我喜欢虾米音乐的地方。

虾米音乐AI智能推荐最受大家喜爱的主要是每日30首、AI 电台，再就是首页的feeds流功能。

类似“每日30首”这样的功能，乍一看好像其他音乐类app也有，但虾米的不同就在于每日推荐30首不是原始的编辑手工推荐，而是融入了AI算法，基于你的听歌喜好，准确推荐你喜欢的音乐，每一首都让你颅内升仙。

其次，个人非常喜欢AI电台功能，虾米的特别之处是将数据科学与人工智能技术结合到了电台之中，AI电台里分“猜你喜欢”和“听见不同”两大模块，其中“听见不同”版块是虾米音乐明显区别于其他音乐类app的加分项，可以基于用户之前的音乐偏好，重新拓展新品味，让听众自然也能在获取迥异不同的音乐时，提升音乐审美，打破品味束缚。

Feeds流简单来说就是订阅功能在这个app上的展现，例如我们的朋友圈就是订阅的微信好友的动态，微博就是订阅的我们所关注博主的动态，而虾米能够根据我之前听过的歌曲、浏览过的内容，形成我的订阅内容，之后为我推荐符合我口味的歌曲、mv、歌单、乐评文章等，这种功能主要是为内容展示服务的，不受限于产品形态与现实价值。

AI基于用户喜好形成首页feeds流，是真正的以用户为中心，为用户提供最为合理的音乐信息。

做项目开发工作之余，社交生活其实非常疲累，我业余时间习惯于静静地待在自己的舒适区内，不用我再费脑力体力去牺牲宝贵的时间过滤我不喜欢的音乐，而虾米就能完全满足我，帮我从音乐或者阅读中挖掘一些我喜欢的内容并精准推荐给我。

（虾米音乐根据我听过“Intro：The Dawn”后推送“夜的钢琴曲”给我，同时在听的过程中可以看推送的乐评文章）虾米音乐的feeds流可以无限下拉，放空的时候，可以不断地下拉浏览我喜欢的音乐内容，有一种在我的喜好之上又给我拓展了周边见闻范围的感觉，很贴心。

虾米可以说是我用过的最懂我的音乐app。