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4、国内外消费群体特征的差异。中国互联网用户的年龄分布很狭小，都是年轻人，很好有中年人。用户的特征的狭隘性决定了可供选择和推荐的音乐其实是很有限的。国内用户互动性不高，例如评分、加标签这样雷锋行为的参与度不是很高。
5、音乐是一个复杂的形态的表现形式，人更是一个复杂的动物，用户自己都不知道自己到底喜欢什么，并且口味也会随着年龄和环境来变化的。所以音乐内容推荐既要有一定程度的精确性，又得有它的模糊之处，网站需要平衡这个度。
6、国内推荐技术水平的限制。简单地模拟出一个推荐系统比较轻易，但是做到潘多拉一样精细就很难的。据说潘多拉分析了上百种属性去部署它的音乐推荐系统。歌曲特性中包含了音乐风格、节奏、旋律、调性、配器等属性，连专业的音乐人对它界定也有难度。
7、音乐DNA心理测试的悖论。友播通过“心理测试”来确定音乐DNA的方法，其准确性并不高，个人建议应该测试音乐专业上的内容会更准确一些。不过可以把这个功能当作一个小游戏来玩，就似乎女孩们乐衷于玩的心理测试和星座研究，这类的测试类功能针对女性用户更有吸引力。但是国内推荐分享类网站的主要是男性用户，因此不太实用。不过音乐测试功有可能细分出针对女性的音乐网站。
以上情况表示，国内音乐推荐的结果偏差比较大，精确推荐不太轻易。内容推荐现在有二类，潘多拉侧重基于内容层面的过滤，猜你会喜欢什么，通过对你听过的歌曲分析来推荐音乐；而Last.fm更侧重协同过滤方式。通过推荐与你口味类似的用户的音乐来推荐。在中国而更适合偏社区性的音乐推荐机制。
推荐分享模式的未来——小音乐网站种树，腾讯、百度、中移动摘桃！
在国内，一旦有新的模式，都是灵敏的小网站开始模拟这个新的概念，等风险都冒的差不多了，错误都实验遍了，门户网站这些大佬们就开始跟进，比如新浪上博客频道等等。大网站不像小网站，可以不断实验犯错，所以他们就会等待时机，然后凭借自己的资金、人才和流量等天然优势，很快就可以超越小网站。这也是大小两种网站不同的生存方法。音乐的推荐分享模式只有应用在大型网站才更有用。所以我说，音乐推荐分享模式是小音乐网站现在种树，未来腾讯、百度、中移动等大型网站来摘桃！
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