基于协同过滤音乐推荐文献综述

协同过滤是一种流行的推荐系统技术，它基于用户之间的相似性或项目之间的相似性来预测用户对新项目的兴趣。在音乐推荐领域中，协同过滤已经得到广泛应用。以下是一些基于协同过滤的音乐推荐的文献综述。

1.《A survey of collaborative filtering techniques for music recommendation》（2014）

这篇综述文章介绍了协同过滤技术在音乐推荐领域的应用。文章总结了不同类型的协同过滤算法，包括基于基于用户、基于项目、基于模型的方法，并对它们的优点和缺点进行了比较。此外，文章还介绍了一些改进的协同过滤方法，如基于标签的方法和基于社交网络的方法。

2.《A review of music recommendation systems based on collaborative filtering》（2018）

这篇文章从用户、物品和评分三个方面综述了协同过滤在音乐推荐中的应用。文章介绍了基于相似度、基于矩阵分解和基于深度学习的协同过滤方法，并对它们的优点和缺点进行了比较。此外，文章还讨论了如何处理冷启动问题和如何结合其他推荐技术来进一步提高推荐效果。

3.《A survey of music recommendation systems and future perspectives》（2020）

这篇综述文章介绍了音乐推荐系统的发展历程，并对不同类型的音乐推荐系统进行了比较。文章详细讨论了协同过滤算法的原理和应用，并对其进行了优化，如结合领域知识和使用深度学习等。此外，文章还介绍了一些跨媒体的音乐推荐方法，如基于歌词和基于情感的方法。

总之，协同过滤是一种流行的音乐推荐技术，已经得到广泛应用。未来，随着推荐系统技术的不断发展，我们可以期待更加精准和个性化的音乐推荐服务。