内容来源：@xiaohuggg
Voyager：Spotify 开源其音乐推荐系统的矢量数据库
在Spotify的音乐推荐系统中，Voyager通过最近邻搜索技术，在高维度的特征空间中快速找到与用户或歌曲相似的其他项，从而在Spotify的音乐推荐系统中发挥关键作用。
GitHub：github.com/spotify/voy…
Voyager能够为用户找到与其音乐口味最匹配的曲目或播放列表。
工作原理：
🎵特征向量提取 首先每首歌曲都会被转换为一个特征向量。向量包含多种音乐属性，如节奏、音调、乐器使用等。
🔍高维空间搜索 这些特征向量存在于一个高维度的空间中。Voyager使用HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法在这个高维度空间中进行快速搜索。
❤相似度匹配 通过最近邻搜索，找到与给定歌曲或用户历史最相似的其他歌曲或播放列表。
🎧个性化推荐 相最后，这些相似的曲目或播放列表会被推荐给用户，从而实现个性化的音乐体验。
应用场景
🎵歌单生成 根据用户的喜好或当前听的歌曲。生成个性化的歌单。
🎵 新歌推荐 当有新歌发布时，Voyager进行快速匹配。找到可能对该首新歌感兴趣的用户。
🐍社交功能 通过最近邻搜索找到具有相似音乐口味的用户。增强Spotify的社交功能。
Voyager的开源，使得其他开发者可以轻松地将其集成到自己的项目中。
开发人员也可以通过研究Voyager的代码来了解最近邻搜索、高维数据处理等方面的先进技术或者进行定制和扩展。
详情请点击链接：github.com/spotify/voy…
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