基于深度学习的音乐推荐系统研究背景与意义

随着数字音乐服务的普及和音乐数据的大规模积累，人们面临着一个问题：如何让用户更好地发现和享受适合他们的音乐？为了解决这个问题，音乐推荐系统应运而生。它可以根据用户的历史音乐偏好，推荐他们可能感兴趣的新歌曲或歌手，从而提高用户的满意度和忠诚度。

传统的音乐推荐系统主要基于协同过滤和内容过滤等方法，但这些方法往往只能考虑单一的音乐特征，如歌曲的流派、艺人等，难以反映出歌曲之间的复杂关系。而基于深度学习的音乐推荐系统可以利用神经网络对音乐数据进行更深入的学习和分析，从而更好地挖掘出音乐之间的潜在联系，提高音乐推荐的准确性和个性化程度。

因此，基于深度学习的音乐推荐系统具有很高的研究价值和实际意义，它可以帮助音乐服务商提高用户满意度和忠诚度，同时也可以促进音乐产业的发展。