音乐流媒体数据分析

20/25音乐流媒体数据分析第一部分用户细分与目标受众识别 2第二部分流媒体平台使用模式分析 4第三部分音乐偏好与内容推荐优化 7第四部分播放量、活跃度与收入预测 9第五部分付费用户转化率提升策略 12第六部分音乐流派与情绪映射研究 14第七部分个性化音乐体验与用户满意度评估 18第八部分竞争对手分析与市场定位优化 20

第一部分用户细分与目标受众识别用户细分与目标受众识别

用户细分是将目标受众划分为不同群体或细分市场的过程，每个细分市场具有独特的特征、需求和行为。通过对用户流媒体数据进行分析，可以识别出以下关键维度，用于细分用户：

人口统计特征：

*年龄

*性别

*地理位置

*教育水平

*收入水平

音乐偏好：

*音乐流派（例如，流行、摇滚、嘻哈、乡村）

*特定艺术家或专辑

*播放次数和收听时间

*歌曲情绪（例如，快乐、悲伤、愤怒）

行为模式：

*流媒体使用频率

*使用平台和设备

*订阅服务与点播内容的使用情况

*社交媒体和音乐评论的参与度

心理因素：

*音乐喜好和情感反应

*音乐在生活中的角色（例如，娱乐、减压、社交）

*音乐与身份和价值观的联系

细分方法：

*聚类分析：根据用户的音乐偏好和行为模式，将用户划分为不同的群组。

*因子分析：识别影响用户偏好的潜在因素，并根据这些因素细分用户。

*决策树：通过一系列规则和条件，将用户分类到不同的细分市场。

识别目标受众：

一旦用户被细分，下一步就是识别要重点关注的特定细分市场。这取决于流媒体服务商的业务目标和战略。以下因素可用于评估不同细分市场的潜力：

*市场规模：细分市场中潜在用户的数量。

*参与度：用户流媒体使用频率和深度。

*盈利能力：细分市场用户的订阅意愿和购买力。

*竞争格局：细分市场中其他流媒体服务商的存在和市场份额。

*战略契合度：细分市场与流媒体服务商的整体品牌形象和定位的一致性。

通过将用户流媒体数据与其他数据源（例如，社交媒体数据、市场调查）相结合，音乐流媒体服务商可以获得对用户行为和偏好的深入了解。通过对这些数据进行用户细分和目标受众识别，他们可以制定有针对性的营销和产品战略，以吸引和留住最有价值的客户。第二部分流媒体平台使用模式分析关键词关键要点活跃用户行为分析

1.活跃用户识别和细分：确定持续使用流媒体平台、具有较高参与度的用户，了解他们的行为模式和偏好。

2.使用频率和时长：分析用户的流媒体会议频率、时长和时间分布，识别高峰和低谷时段，了解用户活跃模式。

3.跨设备使用：追踪用户跨不同设备（例如智能手机、平板电脑、台式机）使用流媒体平台的情况，了解不同设备偏好和使用场景。

内容消费模式分析

1.内容类型偏好：确定用户偏好的音乐、播客、有声书和视频类型，了解不同类型的流行趋势和消费模式。

2.播放列表和电台：分析用户创建和订阅的播放列表和电台，深入了解用户的音乐品味和探索新内容的偏好。

3.个性化推荐：评估流媒体平台的推荐算法的有效性，识别用户对不同类型和来源的推荐内容的接受度。流媒体平台使用模式分析

1.内容交互模式

*播放模式：分析用户播放曲目、专辑和电台的频率、时长和序列以了解内容偏好和消费习惯。

*收藏行为：跟踪用户创建和管理收藏夹和播放列表的行为，以识别趋势、个性化推荐和内容发现路径。

*评论和互动：分析用户在曲目、专辑和艺人页面上的评论、点赞、分享和关注行为，以了解内容参与度和社交互动。

*评分和评价：收集用户对内容的评分和评价数据，以衡量流行度、用户满意度和内容质量。

2.使用频率和时长

*活跃用户分析：确定每月、每周或每日活跃用户数量和频率，以评估平台参与度和用户粘性。

*会话时长：分析用户每次会话的平均时长，以了解内容吸引力和用户参与度。

*会话频率：跟踪用户在给定时间段内开启会话的次数，以衡量平台的长期吸引力。

3.内容发现渠道

*主页和推荐：分析用户通过平台主页、推荐算法和个性化播放列表发现内容的行为。

*搜索：跟踪用户搜索特定曲目、艺术家或其他内容的频率和关键字，以了解内容需求和发现趋势。

*社交媒体：监测用户通过社交媒体渠道发现和消费平台内容的行为，以评估交叉推广和病毒式营销的有效性。

4.用户群体细分

*人口统计特征：根据年龄、性别、地理位置和设备类型等人口统计特征对用户进行细分，以识别不同群体的使用模式和偏好。

*音乐流派：分析用户消费特定音乐流派和艺术家类型的行为，以了解音乐品味和趋势。

*兴趣和行为：根据用户的播放历史、收藏夹和交互行为，将用户细分为不同的兴趣组和行为细分，以进行个性化营销和推荐。

5.设备和平台使用

*设备类型：识别用户在智能手机、平板电脑、台式机和其他设备上使用平台的行为差异。

*操作系统：分析用户在不同操作系统（iOS、Android）上使用平台的差异，以优化设备兼容性和用户体验。

*平台集成：跟踪用户将平台与其他设备和服务（如智能家居、汽车娱乐系统）集成的行为，以了解生态系统影响和扩展机会。

6.付费订阅模式

*订阅率：衡量平台的付费订阅用户比例，以评估其商业模式的成功和收入增长潜力。

*订阅类型：分析不同订阅层（免费、高级、高级无损）的受欢迎程度和收入贡献，以优化定价策略和内容分层。

*订阅保留率：跟踪订阅用户按月或按年的保留率，以评估平台的客户忠诚度和用户流失率。

7.市场趋势和竞争格局

*行业增长和份额：监测音乐流媒体行业的整体增长趋势和主要竞争对手的市场份额，以了解市场动态和竞争环境。

*用户流失和获取：分析用户从平台流失和获取的行为，以识别痛点和增长机会。

*新功能和产品发布：跟踪竞争对手新功能和产品发布，以了解行业创新和市场影响。第三部分音乐偏好与内容推荐优化关键词关键要点主题名称：用户画像与个性化推荐

1.利用流媒体数据构建详细的用户画像，包括音乐偏好、聆听习惯和设备偏好等。

2.开发个性化推荐算法，利用机器学习模型分析用户数据，预测他们喜欢的音乐曲目。

3.实施A/B测试和多臂老虎机算法，不断优化推荐系统，提高用户满意度和参与度。

主题名称：内容发现与探索

音乐偏好与内容推荐优化

#音乐偏好分析

音乐偏好分析是确定用户的音乐品味和偏好的过程。通过分析流媒体历史记录、用户反馈和人口统计信息，可以识别模式和趋势，了解用户对不同音乐流派、艺术家和歌曲的偏好。

曲目属性分析：

*节拍：每分钟的节拍数（BPM）

*调性：歌曲的基础音符

*持续时间：歌曲的长度

*响度：歌曲的整体音量

音乐流派分类：

*流行音乐：流行且容易听的商业音乐

*摇滚音乐：以吉他、鼓和贝斯为特点的音乐

*嘻哈音乐：以押韵和节奏为特点的音乐

*电子音乐：以合成器和节拍器为特点的音乐

*古典音乐：由管弦乐团或室内乐队演奏的复杂音乐

#推荐系统优化

音乐流媒体服务利用推荐系统为用户个性化内容推荐。这些系统基于用户偏好分析的数据，向用户推荐他们可能喜欢的歌曲和艺术家。

协同过滤：

*根据相似用户的收听历史记录，推荐歌曲。

基于内容的过滤：

*根据用户收听的歌曲的属性，推荐具有相似属性的歌曲。

混合推荐：

*结合协同过滤和基于内容的过滤，推荐歌曲。

#优化指标

为了评估内容推荐的有效性，可以使用以下指标：

*点击率（CTR）：用户点击推荐歌曲的频率

*完播率：用户收听完整推荐歌曲的频率

*用户满意度：用户对推荐歌曲质量的评分

*用户参与度：用户与推荐内容的整体互动，包括收藏、分享和创建播放列表

#高级推荐策略

除了传统的推荐方法外，还可以利用以下高级策略来进一步优化内容推荐：

*基于时间段的推荐：根据用户在不同时间段的收听历史记录，推荐歌曲。

*基于心情的推荐：根据用户提供的反馈或分析他们的收听历史记录，推荐符合他们当前心情的歌曲。

*基于地理位置的推荐：根据用户的位置，推荐在该地区流行的歌曲。

*基于社会因素的推荐：根据用户关注的艺术家或与朋友分享的歌曲，推荐歌曲。

#案例研究

Spotify使用基于内容的过滤和协同过滤的混合推荐系统。该公司的数据显示，混合推荐系统比单一推荐方法的准确性提高了25%。

AppleMusic使用称为Genius的高级推荐功能，它提供了基于时间段、心情和地理位置的个性化推荐。该公司表示，Genius提高了用户参与度，并增加了平均收听时间。

#结论

音乐偏好分析和内容推荐优化是音乐流媒体服务的关键方面。通过分析用户数据并利用高级推荐策略，这些服务可以提供个性化且引人入胜的体验，增加用户满意度并推动收入增长。第四部分播放量、活跃度与收入预测关键词关键要点播放量预测

1.利用历史播放数据预测未来播放量，考虑季节性因素和用户行为模式。

2.使用时间序列分析方法，如ARIMA或Prophet，捕获播放量的趋势和波动。

3.探索外部因素对播放量的影响，如社交媒体参与度、艺术家推广活动和音乐趋势。

活跃度预测

播放量预测

播放量预测旨在估计特定时间段内歌曲、专辑或艺术家内容的播放次数。它有助于音乐流媒体平台评估内容的受欢迎程度并做出战略决策。

播放量预测模型：

*回归模型：使用历史播放量数据、内容特征（如流派、时长）和人口统计特征（如年龄、性别）建立回归方程。

*协同过滤模型：通过分析用户的历史播放模式，推荐类似内容并估计其播放量。

*基于时间的模型：利用时间序列数据来预测播放量趋势，考虑季节性、趋势和异常值。

活跃度预测

活跃度预测旨在估计特定时间段内平台上活跃用户的数量。它可以帮助音乐流媒体平台了解用户参与度并识别增长机会。

活跃度预测模型：

*回归模型：使用历史活跃度数据，平台特征（如内容库大小），和用户特征（如订阅类型）建立回归方程。

*马尔可夫模型：使用状态转移概率来预测用户在一段时间内的活动级别，例如活跃、不活跃或流失。

*基于时间的模型：分析活跃度模式的时间序列数据，预测未来趋势和季节性变化。

收入预测

收入预测旨在估计基于预测播放量和活跃度的特定时间段内的平台收入。它对于规划财务和评估平台的盈利能力至关重要。

收入预测模型：

*基于播放量的模型：将预测的播放量与每播放的平均收入相乘，考虑付费订阅、广告收入和其他收入来源。

*基于用户的模型：根据预测的活跃用户数量和每用户平均收入来估计收入。

*混合模型：结合播放量和用户模型，考虑不同类型的用户和内容的收入潜力。

模型评估

为了评估预测模型的准确性，可以使用以下指标：

*均方根误差（RMSE）：预测值与实际值之间的平均差异平方根。

*平均绝对误差（MAE）：预测值与实际值之间的平均绝对差。

*相对绝对误差（RAE）：平均绝对误差与实际值的比率。

数据集

有效的播放量、活跃度和收入预测依赖于高质量的历史数据集，其中包括：

*播放量数据：按歌曲、专辑、艺术家和时间段分类的播放次数。

*活跃度数据：活跃用户的数量，按时间段和用户特征分类。

*收入数据：按收入来源（如订阅、广告）分类的平台收入。

结论

播放量、活跃度和收入预测对于音乐流媒体平台优化内容战略、提高用户参与度和实现财务目标至关重要。通过利用回归、协同过滤和基于时间的模型，平台可以准确预测关键指标并做出明智的数据驱动决策。第五部分付费用户转化率提升策略付费用户转化率提升策略

一、优化用户体验

*提升应用界面和导航的易用性：简化注册和登录流程，提供直观的用户界面和明确的导航，让用户轻松探索平台并找到所需内容。

*提供个性化推荐：利用机器学习算法根据用户聆听历史和偏好推荐音乐，提高用户对平台的粘性。

*优化流媒体质量：确保稳定的流媒体连接和高品质音频，为用户提供愉悦的聆听体验。

*提供价值附加服务：推出独家内容、高质量音源、离线收听等附加服务，提升付费会员的价值。

二、制定灵活定价策略

*提供层级订阅选项：设计不同订阅层级，提供不同功能和内容，满足不同用户需求。

*设置促销和试用期：通过限时折扣、免费试用或赠送订阅时间来吸引新用户并提高转化率。

*优化定价结构：研究市场情况和竞争对手定价，调整定价策略以获得竞争优势。

三、加强营销和推广

*开展有针对性的电子邮件营销：向潜在用户发送个性化电子邮件，突出平台的价值主张和转化优惠。

*利用社交媒体推广：在社交媒体平台上投放广告，触达目标受众并宣传付费订阅的好处。

*与影响者合作：与音乐行业影响者合作，通过他们的推荐和推广增加平台的知名度和信誉。

*公关活动：举办媒体活动、发布评测和采访，提高平台在行业内的曝光率和认可度。

四、优化付费流程

*简化付款流程：提供多种付款方式，支持在线支付、移动支付和代金券兑换，方便用户完成订阅。

*优化付款页面的设计：清楚显示订阅费用、条款和取消政策，让用户做出明智的决定。

*设置自动续订：在获得用户同意的情况下，设置自动续订功能以提高长期保留率。

五、提高用户忠诚度

*建立用户社区：创建在线论坛或社区，让用户分享音乐、讨论推荐并提供反馈。

*提供会员专属福利：向付费用户提供独家折扣、抢先体验新功能的权利等会员专属福利。

*开展奖励计划：实施奖励计划，奖励推荐新用户、活跃订阅和平台参与的付费用户。

六、监测和优化

*持续监测转化指标：密切跟踪付费用户转化率、流失率和收入等关键指标。

*进行A/B测试：对不同的转化策略进行A/B测试，以确定最有效的方法。

*收集用户反馈：通过调查、电子邮件或社交媒体倾听用户反馈，并根据反馈优化平台和策略。

数据示例：

*一家音乐流媒体平台通过改进用户界面、提供个性化推荐和优化流媒体质量，将其付费用户转化率提高了15%。

*另一家音乐流媒体平台通过推出层级订阅选项和提供免费试用，将付费用户数量增加了20%。

*通过与影响者合作和增加社交媒体推广，一家音乐流媒体平台将其网站访问量增加了30%，从而提高了付费用户转化率。

*一家音乐流媒体平台通过简化付款流程和设置自动续订，将其付费用户保留率提高了10%。第六部分音乐流派与情绪映射研究关键词关键要点【音乐流派与情绪映射研究】

主题名称：流派特有的情感特征

1.不同音乐流派具有独特的、稳定的情感特征。例如，悲伤的音乐往往以小调为主，而快乐的音乐则以大调为主。

2.音乐流派的某些方面，如节拍、乐器选择和和声进行，与特定的情绪有关。

3.了解流派特有的情感特征可以帮助音乐家和制作人在创作音乐时有效地传达情绪。

主题名称：流派间的相似性与差异

音乐流派与情绪映射研究

音乐流媒体数据分析中，音乐流派与情绪映射研究是一个新兴领域，旨在探索不同音乐流派与人类情绪之间的相关性。该研究利用机器学习算法和音乐理论模型，通过分析音乐特征（如和声、曲调、节奏）来推断可能的情绪反应。

研究方法

音乐流派与情绪映射研究通常采用以下方法：

*音乐特征提取：从音乐文件中提取音高、节奏、和声等声学特征。

*情绪标注：收集人类参与者的主观情绪评级，以建立音乐流派和情绪之间的联系。

*机器学习模型：训练机器学习模型（如决策树或支持向量机），以预测基于提取的特征的情绪反应。

*流派分类器：开发分类器来识别不同的音乐流派。

研究结果

研究表明，不同的音乐流派与特定的情绪状态相关。一些常见的流派与情绪映射：

*古典音乐：平和、宁静

*流行音乐：欢快、乐观

*摇滚音乐：愤怒、激动

*嘻哈音乐：自信、自我肯定

*爵士音乐：轻松、性感

应用

音乐流派与情绪映射研究在音乐产业和音乐疗法等领域有广泛的应用：

*音乐推荐：个性化音乐推荐系统，根据用户情绪状态提供音乐建议。

*音乐治疗：利用音乐来诱发特定的情绪，以治疗心理和生理疾病。

*音乐作曲：帮助作曲家根据目标情绪调整音乐创作。

*音乐教育：教授音乐对情绪的影响，提高音乐欣赏和表达能力。

数据分析

音乐流派与情绪映射研究涉及大量数据分析，包括：

*特征工程：选择和提取与情绪反应相关的相关音乐特征。

*情绪标注收集：收集大量人类情绪评级，以建立可靠的情感模型。

*模型训练和评估：训练和优化机器学习模型，以准确预测情绪反应。

*流派分类：开发高精度的流派分类器，以区分不同的音乐流派。

详细内容

#数据集

用于音乐流派与情绪映射研究的数据集通常包含以下信息：

*音乐文件：音频文件，从中提取音乐特征。

*情绪标注：来自人类参与者的主观情绪评级，例如快乐、悲伤、愤怒、恐惧。

*流派标签：音乐文件所属的特定流派。

#情绪模型

最常用的情绪模型包括：

*情绪维度模型（EDM）：将情绪映射到两个维度上：兴奋度和效价（积极性/消极性）。

*情绪环模型：将情绪表示为环上的点，以反映基本情绪之间的关系。

*情绪类别模型：将情绪分类为一组离散类别，例如快乐、悲伤、愤怒。

#机器学习算法

用于音乐流派与情绪映射研究的机器学习算法包括：

*决策树：基于一组规则将音乐特征分为不同的情绪类别。

*支持向量机（SVM）：在情绪类别之间建立最大边界的超平面。

*神经网络：复杂的人工智能模型，可以学习音乐特征和情绪之间的复杂关系。

#流派分类

流派分类的常见方法包括：

*监督学习：使用标注好的音乐数据训练模型来识别不同的流派。

*非监督学习：识别音乐特征中的模式和流派集群，而无需额外的标注。

结论

音乐流派与情绪映射研究在理解和利用音乐对人类情绪的影响方面具有巨大的潜力。通过分析音乐特征和收集情绪评级，研究人员可以创建个性化的音乐体验，促进情感健康和创造性表达。随着数据分析和机器学习技术的发展，该领域有望在未来几年进一步增长。第七部分个性化音乐体验与用户满意度评估关键词关键要点【个性化音乐推荐算法】

1.机器学习和深度学习技术在识别用户音乐偏好和推荐个性化音乐方面的应用，提升用户满意度。

2.融合语义分析、情绪识别等技术，理解用户音乐品味和情感需求，提供定制化音乐体验。

3.考虑用户反馈和历史交互数据，动态调整推荐算法，优化用户满意度。

【用户行为分析与洞察】

个性化音乐体验与用户满意度评估

个性化音乐体验是指向用户提供量身定制的音乐推荐，以满足其独特偏好和需求。随着音乐流媒体平台的兴起，个性化音乐体验已成为用户满意度的关键驱动因素。对个性化音乐体验的评估对于优化平台功能并提高用户参与度至关重要。

个性化推荐算法

个性化音乐体验的基础是推荐算法，这些算法利用机器学习和数据分析技术来预测用户的音乐偏好。常见的推荐算法包括：

*协同过滤：基于用户过去的行为（例如歌曲播放历史记录）和与具有相似行为的其他用户之间的相似性来推荐歌曲。

*基于内容的推荐：分析歌曲的音频特征（例如流派、音调、节奏）并向用户推荐与他们喜欢的歌曲具有相似特征的歌曲。

*混合推荐：将协同过滤和基于内容的推荐相结合，以提高预测准确性。

用户满意度指标

评估个性化音乐体验的用户满意度需要使用多种指标：

*点击率(CTR)：测量用户点击推荐歌曲的频率，反映了推荐的吸引力。

*播放次数：测量用户播放歌曲的总次数，表明推荐的受欢迎程度。

*会话持续时间：测量用户在平台上一次会话的持续时间，表明体验的吸引力。

*满意度调查：定期使用调查来收集用户对推荐质量和整体体验的反馈。

*流失率：监测用户流失率的变化，可以表明个性化体验的有效性。

评估方法

个性化音乐体验的评估可以采用多种方法：

*A/B测试：将用户随机分配到不同的推荐算法或个性化策略，以比较其性能。

*自然实验：利用平台自然发生的事件（例如算法升级）来评估个性化体验的影响。

*长期监控：持续跟踪用户满意度指标，以识别随时间推移的趋势。

*定性研究：通过焦点小组或深度访谈来收集用户的反馈和见解。

提高用户满意度的策略

基于评估结果，可以制定策略来提高用户满意度：

*优化推荐算法：微调推荐算法以提高预测准确性和多样性。

*提供细粒度的控制：允许用户调整推荐偏好并定制他们的体验。

*融入用户反馈：定期收集用户反馈并将其纳入个性化策略。

*进行A/B测试：不断测试新的个性化策略以确定最有效的策略。

*专注于用户留存：通过提供相关推荐和提高整体体验来减少用户流失。

结论

个性化音乐体验是提高用户满意度和优化音乐流媒体平台的关键。通过评估用户满意度指标并实施数据驱动的策略，平台可以提供定制且引人入胜的体验，满足用户的独特音乐偏好，从而提高用户参与度和长期保留率。持续的评估和改进是确保个性化音乐体验满足用户不断变化的需求的必要环节。第八部分竞争对手分析与市场定位优化竞争对手分析

1.识别主要竞争对手

*确定提供类似音乐流媒体服务的其他平台。

*考虑市场份额、订阅者数量和行业声誉等因素。

2.收集竞争对手数据

*监控竞争对手网站、社交媒体和媒体报道。

*利用第三方工具和服务收集有关订阅价格、内容目录和用户体验的定量和定性数据。

3.分析竞争对手优势和劣势

*比较竞争对手的内容库、独家内容和播放质量。

*评估用户界面、个性化功能和客户支持的可用性。

*识别竞争对手的市场定位和目标受众。

市场定位优化

1.确定目标受众

*基于人口统计数据、音乐偏好和消费模式，定义特定受众群体。

*了解他们的音乐流媒体习惯、期望和痛点。

2.差异化定位

*突出与竞争对手不同的独特价值主张。

*专注于特定音乐流派、独家内容或增值服务（例如无损音频或音乐视频）。

3.优化用户体验

*提供直观且用户友好的界面。

*个性化音乐推荐和播放列表，以满足用户的音乐喜好。

*确保高质量的音频和视频流，提供无缝的播放体验。

4.建立品牌识别

*开发一个独特的品牌标识，与目标受众产生共鸣。

*通过社交媒体、内容营销和付费广告宣传品牌。

5.监测和迭代

*定期监测市场竞争和用户反馈。

*根据需要调整市场定位策略，优化用户体验，并应对竞争对手的行为。

案例研究：Spotify与AppleMusic

*竞争对手识别：AppleMusic是Spotify在音乐流媒体市场的最大竞争对手。

*优势和劣势：Spotify拥有庞大的内容库和用户群，而AppleMusic则提供无损音频和空间音频等独家功能。

*目标受众：Spotify针对以价格为导向、寻求广泛音乐选择的千禧一代，而AppleMusic针对以质量为导向、拥有Apple生态系统的忠实用户。

*差异化定位：Spotify强调社交功能和个性化播放列表，而AppleMusic则专注于独家内容和高保真音频。

*市场定位优化：Spotify通过推出平价订阅选项和强调音乐发现功能来优化其市场定位，而AppleMusic通过与其他Apple服务的整合和推出空间音频等高级功能来优化其市场定位。关键词关键要点主题名称：用户细分

关键要点：

1.通过人口统计、地理位置、设备类型等变量将用户划分为不同的群体。

2.识别每个细分市场的独特行为、偏好和需求，以制定针对性的营销策略。

3.根据用户活动数据和偏好进行动态细分，随着时间的推移优化目标受众。

主题名称：目标受众识别

关键要点：

1.确定具有最高转换率、盈利能力或品牌亲和力的细分市场。

2.深入了解目标受众的行为、动机和消费习惯，以优化内容和信息传递。

3.利用机器学习算法和预测模型识别潜在高价值客户，并个性化营销和沟通策略。关键词关键要点主题名称：付费用户转化率提升策略

关键要点：

1.个性化体验：

-利用机器学习算法根据用户的偏好和听歌行为推荐个性化的音乐内容。

-通过A/B测试和实验确定最有效的推荐策略，并不断优化。