基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究背景

随着音乐产业的不断发展，音乐推荐系统已成为音乐平台的重要组成部分。音乐推荐系统可以根据用户的历史听歌记录、偏好等信息，向用户推荐个性化的音乐，提高用户的满意度和平台的活跃度。协同过滤算法是一种常用的音乐推荐算法，它可以通过分析用户的历史行为数据，找到相似的用户或歌曲，并向用户推荐相似的歌曲。因此，基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究具有重要的现实意义和应用价值。