融合SVD与LightGBM的音乐推荐算法：原理、优化与实践

一、绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在数字化时代，数字音乐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着互联网技术的飞速发展，音乐数据呈现出爆炸式增长。据统计，全球各大音乐平台上的音乐作品数量已超过数十亿首，如腾讯音乐平台的歌曲总量不断增加，2023年累计总量约为2.13亿首。如此庞大的音乐资源，让用户在寻找符合自己口味的音乐时面临巨大挑战。传统的音乐查找方式，如按照歌手、专辑搜索，已经难以满足用户多样化和个性化的音乐需求。

音乐推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、音乐偏好等多方面信息，为用户精准推荐