作者：禅与计算机程序设计艺术
《基于人工智能技术的音乐推荐算法研究》
- 引言
1.1. 背景介绍
随着互联网技术的快速发展，音乐播放器成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在我国，音乐市场也日益繁荣，用户需求多样，对音乐品质和场景有了更高的要求。这就需要音乐推荐算法能够根据用户的个性化喜好、行为和场景，为其推荐合适的音乐，提高用户体验，满足商业需求。
1.2. 文章目的
本文旨在研究并实现一种基于人工智能技术的音乐推荐算法，通过深入剖析算法原理、撰写实践步骤以及提供应用示例，帮助读者更好地了解和掌握音乐推荐技术，提高实际应用能力。
1.3. 目标受众
本篇文章主要面向以下目标受众：
- 计算机专业学生及初学者：想要了解人工智能技术在音乐推荐领域的应用，学习相关技术和知识。
- 软件开发工程师：需要实现音乐推荐算法，对算法原理和实现过程有深入要求，希望能从本文中获得指导。
- 音乐爱好者：了解人工智能推荐音乐的优势和局限，为自己的音乐品味提供更好的选择。
- 技术原理及概念
2.1. 基本概念解释
音乐推荐算法主要涉及以下概念：
- 用户画像（User Profile）：描述用户的基本信息、喜好和行为。
- 特征（Feature）：用于描述音乐的特征，如曲风、歌手、专辑、歌曲来源等。
- 标签（Tag）：用于对音乐进行分类
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131526758
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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