网易云音乐：社交音乐圈和个性化推荐
网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品，依托音乐人、DJ、歌曲推荐及社交功能。试图通过音乐建立起新的社交关系，让这种潜在的社交关系增加产品的品牌价值。同时以社交的形式将用户的数据、消费数据沉淀在该平台。利用用户量、数据、行为等来整合音乐产业链。本文将结合本学期学习的内容及切身体会，基于网易云音乐来分析一下社交音乐圈及个性化歌曲推荐现象。
社交音乐圈
社交音乐圈将音乐分享及用户之间的互相关注引入了音乐平台。用户可以关注歌手、音乐制作人、或者好友。用户可以接受来自歌手或音乐制作人新作品的消息，可以与好友互相推荐音乐，同时可以对某些音乐作品添加评论。通过UGC模式积攒大量歌曲用户评论，营造出音乐社区氛围感和归属感，提高用户活跃度。音乐平台本身隐含了社交平台，同时也与新浪微博、微信等较为火热的社交平台相关联，构建了一个加入音乐元素的社交网络。所有的社交都基于兴趣，以音乐为兴趣的承载对象让社交的开始更为自然。
社交网络所在其中的背景对其结构有显著的影响。社会网络中每一个个体都有不同特色而其特征相似性及相容性决定了其之间是否会形成连接。同质性是影响社交网络结构最基本的概念之一，即“相似性带来友谊”。而音乐元素在网易云音乐平台上作为社交展开的重要一环，很好的体现了同质性带来的个体之间的联系。
三元闭包原理很好的诠释了个体对某种音乐的喜爱、进而与热爱同样音乐/音乐人的个体间如何产生联系。当B和C有一个共同朋友A，同质性原理告诉我们，B与C在A方面有共同之处，其建立友谊的可能性很大。正如B与C都喜欢歌手好妹妹乐队，他们极有可能会在他们最喜欢好妹妹组合的主打单曲”我说今晚月光那么美”下面评论“是的”。B和C可能会因此建立友谊。
社团闭包原理是如果B和C参加同一个社团A，B
会因为参加同一个社团而有建立连接的倾向。如果当B和C互相发现，他们喜欢的不仅是同一首歌、同一个乐队，通过互访主页发现他们都喜欢民谣，而且收藏了一系列民谣歌单，因此，B与C建立友谊并互相关注的可能性就很大。
会员闭包原理是如果C加入了新社团A，B也极有可能在C的影响下加入A。正如都爱听民谣而且是朋友的B和C，C最近喜欢上了新的民谣歌手麻油叶，B也即为可能在C的影响下尝试麻油叶的歌，进而对麻油叶感兴趣。
正如下图中，与红框中好友关系的建立都是基于相似的兴趣
网易云音乐2014年底发布的数据报告印证了音乐社交的增长趋势。2014年音乐软件用户对分享歌曲、歌词和主动发布评论的行为较2013年有大幅度提升，其中分享歌曲和主动发布评论的用户数量则环比增长200％，而用户间的点赞、关注、私信等也更加频繁。音乐软件正式开启社交时代。
个性化歌曲推荐：
网易云音乐的推荐功能，是其广受好评的功能。下图为网易云音乐对空白用户所进行的测试（冷启动），收集的用户行为有包括播放、喜欢、下载。是基于用户对于歌曲的操作行为来进行推荐，而没有根据对歌单或歌手的操作来进行推荐。
每次播放结束后，向服务器传递一个行为记录。对用户兴趣产生影响的有：是否完整播放、播放的时长、歌曲的来源。因此我们可以看到，网易云音乐的推荐功能更多是基于歌曲的播放记录所进行的推荐功能。在上面的例子中，播放歌曲后推荐系统的反应是最好的，有推荐歌曲的入口跟推荐的歌单。其次是喜欢及收藏歌曲，只推荐歌曲而没有推荐歌单。而按照常理来推测，喜欢和下载，是一种更强烈能反应出用户兴趣的行为。正常用户的操作，是在播放歌曲之后再进行喜欢或下载等进一步操作。所以觉得，在推荐行为里面可能的权重为（按用户操作的成本）：下载+播放&喜欢+播放&播放，以权重进行推荐。
目前流行的推荐系统基本通过三种方式来联系用户和兴趣物品
1、通过用户喜欢过的物品：给用户推荐与他喜欢过的物品像素的物品，称为基于物品的算法（item-based）
2、通过和用户兴趣相似的其他用户：给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品，即为基于用户的算法（user-based）
3、通过特征来联系用户和物品：给用户推荐那些具有用户喜欢特征的物品。
基于物品和基于用户的算法偏向技术。而打标签的方式则偏向人工。个性化推荐就是通过人工加算法的方式实现的。
著名的潘多拉电台就在 2000 年发起音乐基因组计划，进行这样的尝试。
其聚集了一批爱好音乐的技术人员，通过分析音乐的旋律、和声、节奏等特征描述，人为给音乐进行分类、贴标签，耗时耗力的工程整理出的潘多拉曲库，其推荐内容并没有得到用户很好的评价。与购物推荐不同，音乐推荐更偏向于人们的情感思维，而体验的反馈更多来自于右脑。网易云音乐曲库有500万首音乐，大多数用户的听歌数量1000左右，一旦扩大，个性化推荐就不太准确，但同时也会给用户带来惊喜。
网易云音乐对音乐的追求也体现在了一些细节，其调用APP协议是orpheus（俄耳浦斯）他是太阳与音乐之神阿波罗（Apollo）和歌唱女神卡里欧碧（Calliope）之子，一位赋予世间万物音乐天赋的古希腊神。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。网易云音乐产品分析和改进建议
网易云音乐产品分析和改进建议
网易云音乐作为一款被无数用户称赞的音乐播放器究竟有哪些优点，又有哪些需要改进的地方呢？
一、网易云音乐产品定位
网易云音乐的产品定位是做最有逼格的音乐播放器，网易云音乐的逼格体现在：1.高品质的音乐库
网易云音乐提供的所有歌曲都具备320kb的高品质。对于用户已有的本地歌曲，网易云音乐还提供非常便捷的一键升级到320kb的功能，可以说将高品质的音乐做到了极致。
2.高逼格的界面设计
高度统一的界面色彩运用，大气而简洁。QQ音乐采用的红绿色调搭配的配色风格，没有保持一致性，同时红绿两色对冲式的运用有点不讨好眼球，整个界面效果看起来就要逊色几分。
率先采用模仿留声机的播放界面设计，非常有逼格。随即也引来了竞争对手的争相模仿。
播放界面的主色调会根据音乐的专辑封面的色调而改变，逼格满满。当然同样也被竞争对手相继模仿。
所有调用菜单都保持一致的色调、图标大小和排列方式，整个设计的一致性非常高。网易云音乐对细节的一丝不苟，可谓处处体现了高品质和高逼格。
作为对比的QQ音乐的调用菜单，不仅色调不一致，在用户视觉线路上也采用了不同的排列方式，图标大小和字体大小的都没有保持一致，看起来就显得很杂乱，设计感较差。
二、网易云音乐用户分析1.年轻群体为主
85后占据网易云音乐用户数的86%
2.女性用户为主
使用网易云音乐的用户中，男性用户只占38%，女性用户占62%。女用户是网易云音乐的主流用户。
3.一二线城市用户为主
网易云音乐2014年度，移动音乐用户最集中地城市为北京、广州、上海、成都、杭州、南京、武汉、深圳等全国区域中心型城市。用户从原有的东部、沿海城市等较发达地区，逐渐向哈尔滨、长春、兰州、天津、青岛、南昌、厦门、福州、佛山、东莞、昆明、桂林、贵阳等二十多个城市及周边均有大幅扩散；二线城市网易云音乐用户涨势迅猛。4.用户人均收入较高
网易云音乐用户最集中在月收入元、元两档，而其它音乐软件用户月收入则主要集中在3000元以下；特别要指出的是，网易云音乐月收入10000元以上的用户高达25%，而其它音乐应用软件高收入群体相对稀少。网易云音乐用户具有相对于其他音乐用户收入更高的特点。5.用户使用设备较高端
网易云音乐43%用户手机价格超过3000元，用户群具有很强的数码产品消费倾向。6.用户听歌时间和空闲时间吻合，使用场景为上下班途中，工作空闲，午休，睡前时间
移动音乐应用在线人数从傍晚19:00开始攀升，到21:00升到峰值，热度一直持续到23:00开始回落；白天时段则从早7:00开始明显的在线人数提升，中午12:00-13:00期间出现小峰值。三、网易云音乐产品设计1.网易云音乐信息架构图
从下图可以明显的看出，网易云音乐的信息架构是按照功能模块展开并为功能服务的。个性推荐和歌曲搜索（包括关键字搜歌，分类筛选歌曲，听歌识曲）既是网易云音乐的主要功能，从信息的角度又是对在线音乐信息的一种分类和排列方式。并且个性推荐，作为将在线歌曲进行重新分类和排列的信息架构方式，取得很大的成功。
2.网易云音乐功能架构图：
3.设计总结
网易云音乐最大的特色就是歌曲的个性化推荐功能。从网易云音乐的信息架构来看，网易为它最核心的功能和竞争优势确立了最高的优先级，而对传统音乐播放软件主打的关键字搜歌功能，网易则降低了其优先级。网易的整个设计重心始终围绕着其核心价值“网易为你发现好歌”。这也符合丁磊对音乐类APP的看法，他认为当时的音乐类App其实就是一个音乐播放器，有很多的优秀作品没有被广大的用户发现，所有音乐类APP应该像身边对音乐非常了解的朋友那样把好听的歌曲推荐给用户，然后让用户去试试，让更多的人能够发现更多适合个人的优秀音乐作品。并且从歌曲播放数据来看，网易云音乐主推的个性化推荐和歌单模式，确实使得更多的好歌被用户听到。
网易云音乐还有个非常聪明之处就是，在联网状态下，开启网易云音乐默认首屏就是发现功能下的个性推荐页面；而在断网状态下默认首屏则是我的页面。这准确切合了用户在不同联网状态下的听歌需求，方便了用户的操作。四、网易云音乐核心优势1.精准的个性化推荐功能使得网易云音乐具有优秀的用户体验。
网易云音乐精准的区分了两种找歌情况的用户需求的不同：
网易主打推荐的做法可谓非常聪明，很好的区分和准确把握了用户的两种找歌意图（①.场景触发的找某一首歌 ②.对听本地歌曲有了一丝重复的厌倦，希望听新歌），并采用针对性的设计和产品战略。网易通过降低关键字搜歌等功能的权重，主推个性化推荐歌曲功能，很好的满足了第二种找歌需求。
两种找歌情况下的用户行为学模型和不同的APP团队的工作内容：
用户找歌情况①的行为学模型：
在行为一中的情况下，APP团队的主要工作就是：1、提高搜索功能的便捷度；2、优化搜索功能，提升搜索结果反馈的精确度；3、烧钱，扩张曲库的大小；4分析外部刺激源，紧抓流行和热点，及时跟新曲库。（例如好声音、我是歌手、蒙面歌王等之类的音乐节目签定合作协议）
用户找歌情况②的行为学模型：
在行为二中的情况下，APP团队的主要工作则是：根据用户曲库和听歌行为，分析和把握用户的听歌偏好为用户精准推荐歌曲；为各类偏好的用户提供个性化和高质量的推荐内容。
将搜歌行为细分为两种情况后，网易有了不用花大价钱死磕乐库，以很小的代价就能大幅提升搜歌功能产品体验的方法。
网易针对自身的优势和劣势，结合对用户不同的行为模型的区分，确定以个性化推荐位特色，找到最适合自身的发展道路：
网易云音乐团队通过主打个性推荐，即发挥了自己做内容的长处，又避免了和QQ音乐这样的土豪竞争对手直接比拼乐库大小，还因为走了和市场竞争对手普遍不同的道路，抓住竞品没有在内容挖掘上做的很好的机会，在竞品已经大量占领市场的情况下，得以独树一帜，在初期就得到了很多用户的认可。
网易云音乐还通过定位为“做最有逼格的音乐播放器”，即发挥了自己做产品设计的优势，又抓住了市场竞品设计还有提升空间这个机会。还紧抓了移动音乐APP的用户群以年轻人为主的特点，年轻人对高逼格有着极大的向往和热情，让产品具备了一个很强的卖点。
网易云音乐推出社交分享功能和音乐点评功能，可谓正契合市场的需求和自身平台用户点评精彩的优势，让听歌的同时看精彩的点评和人交流分享成为一种区别与竞品的愉悦的享受。2.私人FM功能根据用户的听歌口味为用户不间断的自动播放音乐，让用户从盲目的搜索歌曲中解脱出来。
网易在找歌情况②的情景下，又细分出了用户的第三种行为学模型：
在行为三中的情况下，APP团队的主要工作则是：根据用户曲库和听歌行为，分析和把握用户的听歌偏好为用户精准推荐歌曲；为各类偏好的用户提供个性化和高质量的推荐内容；把握用户当前的使用环境，根据环境给用户播放最适宜的音乐。
网易云音乐团队在把握用户情景下，做了非常优秀的延生，在私人FM下又细分出了跑步FM。跑步就是case1中用户典型的没精力自己找新歌的情况，跑步FM还会根据用户的步频来自动切换最适合用户节奏的歌曲，可以说将用户情景和产品结合做到了极致。现在跑步热潮在中国越来越强，紧抓这部分用户的使用需求，让网易云音乐具备更强的产品力。
五、网易云音乐产品改进建议1.听歌识曲和搜索框结合起来
目前将听歌识曲放置在“更多”板块下的做法不符合用户的心理模型：
从用户的心理模型来说，听歌识曲是搜歌的一种方式，功能的目的和关键字搜索一样都是为了帮用户找歌，所以从用户心里模型出发来设计应该将两个功能在空间上保持亲密性。而将听歌识曲放置在“更多”板块中，显然是不符合用户的这种心理模型的，用户要找到听歌识曲功能，需要额外的记忆，记住它被放置在“更多”板块中。
找歌难和听歌识曲的重要性：
我想，热爱音乐的朋友都不止几次有过找歌难的情况，尤其是外文歌或者纯音乐。不知道歌词或没有歌词，使用搜索工具都无能为力。在网络视频的评论中，求背景音乐是一个不算稀有的现象。所以就越发凸显了听歌识曲的重要性，正是因为这个功能的重要性，我们不应该将它放置在“更多”板块这样毫无头绪的位置，而是应该提升它的权重。
将听歌识曲的功能集成到搜索框中我认为是非常适合的办法，既符合用户的心理模型又提升了该功能的权重，还让整个信息架构显得更合理：
从信息架构上来说，听歌识曲放置在更多（软件状态信息）中，显得不合理。
将听歌识曲放置在发现（在线音乐）中，作为对在线音乐的一种排列和分类方式，从信息架构上显然是更合理的。
2.将消息功能放置在朋友模块中，不应该单独放置在更多中
消息模块包括：通知、评论、私信和@我四部分内容，这些内容的产生几乎都与社交行为有关，然而从信息架构上来看，之前的设计将消息功能放置更多中，这显然是不符合逻辑，也是不合理的。
把消息功能重新放置在朋友模块中，在信息架构上就符合逻辑多了。
除了将消息合并到朋友模块中，并且消息中的通知，建议不单独列出来，系统通知应该以私信形式直接展现给用户，这样更直接，用户阅读效率也更高。
3.以歌单为中心，展开设计
个性化的歌单推荐作为网易云音乐最重要的功能之一，在设计中应该强化歌单的重要性。应该以歌单为中心展开设计，使得用户在使用歌单听歌过程中，操作可以以歌单界面为基础展开，让用户尽量停留在歌单界面，从而强化歌单在用户心中的重要性。为此应该在歌单的界面和操作设计中引入以歌单为中心的信息和功能设计，让用户在使用歌单听歌的过程中，能不切换到其他页面就能完成对歌单的一系列操作。
原来的歌单界面设计：
歌单评论需要跳转到其它页面。用户要查看歌词，需要点击下方的播放框进入播放器界面。这些操作都会让用户从歌单的界面中脱离出来。
对歌单的功能进行重新梳理，将收藏、分享和下载三个功能放置在一个操作板中，作为歌单的操作区：
因为歌曲的评论，大多是将歌曲中表达的内容以用户自己的语言表述出来，我认为可以将这些评论作为歌曲内容中很有意思的一部分看待。所以将原本歌单中放置在操作区的评论，和歌曲列表、歌词一起放置在一个区域，作为歌单的内容区：
最后形成以歌单为中心的，新的界面：
用户可以在使用歌单听歌的过程中无跳转的浏览歌曲列表，查看相应的评论和歌词（无歌词的纯音乐配以符合歌词意境的图片代替）。歌词和评论的无跳转浏览，不仅可以使得用户能够更好的进入歌曲的意境中，获得更高的听歌体验。始终存在的歌单抬头区的标题和背景图像，还强化了歌单作为一个整体的特性，使得用户在使用歌单过程中，形成以歌单为单位听歌的操作习惯和心理暗示。4.提升私人FM功能的黏性和使用时长，建议增加摇一摇切换曲风功能
用户的听音偏好是多元的：
听音爱好的多元性表现在：用户可能最爱听摇滚，其次是爵士或者纯音乐，然后是抒情小调等。极少有用户只喜欢听一种类型的音乐，而对其它类型的好音乐有排斥行为。
虽然用户的听音偏好短期不会改变，但是用户的听音环境会快速改变：
环境对用户听音的影响会表现在：用户在上下班途中可能会更倾向于听喜好音乐中节奏感较强的摇滚，用户在午休时间和夜晚睡前可能会倾向于听喜好音乐中比较舒缓的纯音乐。
网易云音乐应该给予用户随着环境变化，在自己喜好的音乐类型范围内切换曲风的权利：
私人FM功能根据用户的听歌偏好，智能的源源不断的为用户播放一首又一首歌曲，成为网易云音乐用户非常喜爱的功能之一，甚至可以说是网易云音乐的一大特色。但是私人FM功能在设计中却没有很好的考虑用户的听音环境的变化问题和用户听音偏好的多元性。如果随着环境的变化，给予用户在自身喜好的音乐范围内的选择权，在用户看书时能切换到用户喜欢的纯音乐，逛街时切换到用户喜欢的摇滚，肯定会提升该功能的使用时长。
总是听同一类型音乐，用户会审美疲劳：
虽然同类型的音乐，只是旋律类似，并不是相同，每一首歌都有很多不同的地方，足以给用户带来新鲜感。但是作为类型音乐，其中存在标志性的重复部分，例如电音其特色就是强烈的节奏和强劲的重低音。就像粥，里面虽然可以加入各种不同的配料，带来不同的口味，例如：加皮蛋和猪肉就是皮蛋瘦肉粥，加南瓜就是南瓜粥，加绿豆就是绿豆粥等。但是长期吃粥，难免会让人想念也挺爱吃的包子水饺。给予用户改变听音类型的主动权，就像给予用户跟换口味的权利，一定会受到用户欢迎。
我们需要新鲜感：
当我们产生审美疲劳时，我们需要引入新鲜感，而这方面最直白最经典的例子就是哺乳动物中普遍存在的柯立芝效应：
新鲜感能让我们对一类事物的刺激感和兴奋度持续稳定的处于高水平：
如果持续引入新鲜感，那么被试者几乎不会有明显对刺激的兴奋度下降的情况，这在羊交配实验中得到证实。
增加摇一摇切换曲风功能是同时解决听音环境快速变化和保持新鲜感让用户听音快感持续维持在高位的好办法：
5.根据时点，创建紧跟流行事件的歌单，弱化网易在好声音之类音乐节目版权签约中的劣势，提升用户找歌的产品体验
从用户行为一的模型我们可以清楚的看出来，当外部刺激源具有很高的社会流行程度时（例如火爆的好声音和我是歌手节目）就会引导大量的用户的有固定且集中指向的（找节目中唱过的歌）找歌行为。由于版权问题，使得这些用户的找歌体验，由过去的搜索精度，便捷度，曲库大小等因素决定，变成简单粗暴的“是否找到节目中的歌曲？”。
QQ音乐这样的土豪平台往往凭借其充足的资金支持和自身更大的用户群体数量，在和我是歌手之类的节目合作中占得先机。在节目播出期间QQ音乐能依靠节目资源的优势吸引大量的用户频繁使用并为用户的找歌行为提供更佳的搜索体验。网易云音乐直接加入这样的砸钱版权争夺战中，视乎不太现实。但是网易云音乐完全可以另辟蹊径，根据这样的时点，推出由原唱歌手音乐组成的节目歌单。从个性推荐上引导用户直接使用歌单听不需要节目版权的原唱歌手，即不需要用户记住歌曲名字去搜索这么麻烦，还避免了版权的争夺花费大量的资金，轻松就提升了网易云音乐用户在典型外部刺激源情况下的找歌行为的用户体验。
作者：doctor_wang
本文由 @doctor_wang 授权发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。从网易云音乐揭秘个性化推荐系统 - 简书
从网易云音乐揭秘个性化推荐系统
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本文内容来自于陈开江老师
《如何从零打造一个推荐系统》课程的课后感悟
近年来只要上点量级的产品都会有推荐系统，从亚马逊的文章推荐，豆瓣的豆瓣猜，直到最近的网易云推荐算法系统直接让滞后N年才出音乐类app的网易，用一年时间就可以和腾讯，阿里这些巨头音乐产品三分天下，并养成了一大批死忠！那么到底如何从零开始打造一个推荐系统呢？首先你要搞清楚你为什么要打造一个推荐系统这个推荐系统的能够带来什么？然后我们得明确什么是好的推荐系统。可以通过如下几个标准来判定。用户满意度（主要是用户对系统推荐满意程度）预测准确率（对用户喜爱的东西的准确程度）多样性（不局限于一个方向，而是能带多样的推荐）惊喜度（开拓用户喜视野与之相关的产品）推荐系统一般分为三大类：1.利用用户行为数据用户在网页上点击的收藏，购物浏览记录，复杂的评价体系。这其中蕴含了大量的用户反馈信息，通过对这些行为的分析，我们便能推知用户的兴趣喜好。2.利用用户标签数据利用用户自己对自己的理解，比如提供标签方式的选择。关于标签的推荐，一种是根据用户打标签的行为为其推荐物品，还有一种是在用户给物品打标签的时候为其推荐合适的标签。3.利用社交网络数据实验证明，由社交关系这种强关系推荐的东西，购买率非常高。像京东接入微信后，一些关于京东的推送广告，以及你在京东购物的自动推动，部分会根据你的社交记录来做的。介绍了那么多的推荐系统基本概念，那么如何做数据的冷启动呢？具体分三种情况：如何给新用户做个性化推荐，如何将新物品推荐给用户，新网站在数据稀少的情况下如何做个性化推荐。针对前两种情况，对于刚进来的新用户我们可以对他进行一种粗放的推荐，比如年龄，性别，爱好等。比如像知乎一样在用户注册之前先填写一些用户兴趣爱好的数据。而在网站初建，数据不够多的情况下，可能就要先通过人工的力量来建立早期的推荐系统了。简单一点的，人工编辑热门榜单，高级一点的，人工分类标注。比如网易云音乐早起雇了一批懂计算机的音乐人来给大量音乐进行多维度标注，称之为音乐基因。其他也会相办法挖来其他公司的社交数据来做一个基本的判断。最后，我们再来看一下音乐的推荐系统从建立到运行全过程
图片来自课程PPT
如何从零打造一个推荐系统（课程内容）：
1. 如何确定自己的产品是不是需要推荐系统？
2. 推荐系统的最简可行产品(Minimum Viable Product,MVP)是什么样
3. 重新认识用户画像及标签系统
4. 推荐系统的迭代
5. 其他相关话题简介，如团度组建，产品和技术的合作，数据思维等
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我和我的团队在做这么一件有意思事情，怒马（微信公众号：noo-mark）。怒马是虎嗅旗下的子项目，面向所有互联网人，你可以学习别人的经验，也可以分享自己的知识。我们希望能够帮助大家在浪潮之下走得更远。
一、产品概述 1、体验环境
体验产品：网易云音乐Android版本
软件版本：V3.1.4
设备型号：魅族MX5
操作系统：Android 5.1
体验时间：—1.17 2、产品简介
网易云音乐于日正式...
1.市场分析 1.1.用户规模 2015年，我国个人互联网应用发展迅速，网络娱乐类应用稳步发展，优质IP拉动娱乐应用快速增长。2015年我国在线音乐用户规模达到5.0亿人，增长4.9%。在所有互联网应用中，在线音乐成为仅次于即时通信、搜索引擎、网络新闻和网络视频的第五大互联...
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