基于音乐子人格与社交网络行为的个性化音乐推荐体系构建与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着互联网和数字音乐技术的飞速发展，在线音乐平台如雨后春笋般涌现，音乐资源呈爆炸式增长。据统计，Spotify平台上的歌曲数量已超过8000万首，国内的腾讯音乐、网易云音乐等平台的曲库规模也在不断扩大。面对如此海量的音乐内容，用户在寻找符合自己口味的音乐时往往面临巨大的挑战，这也凸显了音乐推荐系统的重要性。

音乐推荐系统旨在通过算法分析用户的行为数据和音乐特征，为用户精准推荐他们可能感兴趣的音乐，从而提升用户体验，增加用户粘性。早期的音乐推荐系统主要采用基于规则的推荐和简单的协同过滤算法。然而