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雷达卡
基于java+vue
的矩阵分解的音乐个性化推荐系统设计与实现的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
近年来，随着互联网信息技术的迅速发展，数字音乐行业迎来了前所未有的繁荣。传统的音乐获取方式正在被在线音乐平台所取代，广大用户能够随时随地通过各类智能终端访问庞大的音乐数据库。这一趋势推动了音乐内容的极大丰富，但也带来了信息超载的问题。用户在海量的音乐资源面前往往难以迅速、准确地找到符合自身偏好的音乐作品。如何提升用户体验，提高用户与音乐内容匹配的效率成为所有音乐平台亟需解决的关键课题。在此背景下，音乐推荐系统应运而生，为提升平台智能化服务水平发挥着越来越重要的作用。
个性化推荐技术，尤其是基于用户行为分析和内容理解的算法为个性化服务带来了深刻变革。不同用户在音乐偏好、欣赏习惯、兴趣变化方面具有极大的差异性，因此，传统基于简单规则或人工推荐的做法难以满足用户多样化和个性化的需求。矩阵分解方法作为协同过滤技术的重要实现方案之一，已逐步成为智能推荐系统的核心算法。通过对 ...
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