大資料時代，音樂界正迎來一場革命：下一首歌流行什麼，聽衆說了算。昨天，記者從阿裡音樂得到證明，阿裡音樂正在開展一項嘗試：将阿裡音樂平台上的使用者行為資料與社交網絡資料、新聞資訊資料等結合，借助阿裡雲“數加”上的大資料工具，預測哪些音樂人會成為下一個音樂巨星。
有猜測指出，這項技術同阿裡音樂一直秘而不宣的新平台有密切聯系。
據阿裡音樂的資料工程師介紹，使用者在音樂平台上收聽、分享、收藏音樂的行為，以及在社交網絡、視訊網站、貼吧論壇上做出關注、評論、轉發、點贊等動作，反映了對音樂人的喜好程度。“我們用word2vector算法對關鍵詞進行聚類，結合轉發點贊等原始及衍生特征，通過gbdt分布式算法進行預測分析。尋找隐藏在其中的下一個tfboy”。
不過，收集所有人的意見并做出判斷，并非易事。阿裡音樂的工程師透露，該項目僅每天要處理的阿裡音樂平台資料就達到了100tb，更不用說海量的外部網際網路資料。
值得慶幸的是，大資料技術的飛躍發展為這一設想的實作提供了基礎。在過去的5年裡，全球大資料計算性能實作了超過21倍的提升。2011年，tritonsort排序100tb資料需要8274秒；到2015年，阿裡雲的maxcompute隻需要377秒。除了maxcompute，阿裡雲的分析性資料庫analytic db可以對90億條的粉絲關系資料進行實時查詢計算。
本文轉自d1net（轉載）
![241 Different Ways to Add Parentheses（C代碼版）[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)