【摘 要】
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互联网音乐的出现,使得在人们在享受音乐服务的空间和时间上越来越自由.但面对海量增长的音乐作品,信息过载和用户无目的搜索成为最直接的问题,为提高用户体验,有效解决方法
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互联网音乐的出现,使得在人们在享受音乐服务的空间和时间上越来越自由.但面对海量增长的音乐作品,信息过载和用户无目的搜索成为最直接的问题,为提高用户体验,有效解决方法之一就是个性化推荐系统.个性化推荐系统是通过分析用户兴趣、需求等信息,获得用户特殊需求,为用户提供个性化的服务.本文介绍了一种基于用户历史歌单,致力于研究为用户提供个性化音乐推荐的方案.最终通过对用户歌单的分析,分别采用word2vec模型以及jaccard与余弦相似度,得出基于用户的个性化音乐推荐.
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