摘要
随着数字音乐平台的普及和音乐数据量的爆炸式增长，如何从海量音乐库中为用户推荐符合其个性化需求的歌曲成为了一个重要的研究课题。
个性化歌曲推荐系统旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供精准的音乐推荐服务，提升用户体验和平台粘性。
本文首先概述了个性化歌曲推荐系统的概念、研究背景和意义，并介绍了推荐系统的基本类型和音乐信息检索技术；接着，对协同过滤推荐、基于内容的推荐、混合推荐、深度学习、强化学习等主要研究方法进行了详细的阐述，并分析了它们的优缺点；然后，对国内外个性化歌曲推荐系统的研究现状进行了综述，并对未来的发展趋势进行了展望，指出深度学习、强化学习、知识图谱等技术的融合应用将成为个性化歌曲推荐系统发展的重要方向。
关键词：个性化推荐；音乐推荐系统；协同过滤；深度学习；强化学习
近年来，数字音乐产业蓬勃发展，网易云音乐、QQ音乐、Spotify等音乐平台拥有海量的音乐资源和庞大的用户群体。
然而，面对海量的音乐信息，用户往往难以快速找到符合自身兴趣和需求的歌曲。
传统的音乐搜索方式依赖于关键词匹配，无法满足用户个性化、多样化的音乐需求。
个性化歌曲推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供精准的音乐推荐服务，帮助用户发现新音乐，提升用户体验和平台粘性[1]。
个性化歌曲推荐系统是一个复杂的系统工程，涉及到音乐信息检索、推荐算法、用户建模等多个领域的技术。
其中，推荐算法是歌曲推荐系统的核心，它的优劣直接影响着推荐结果的准确性和用户满意度。
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