音樂推薦是一種基於用戶行為的個性化音樂推薦服務。它通過分析大量的用戶數據，如聽歌習慣、喜好等，對用戶進行劃分，然後針對同一群體用戶推薦其他用戶喜歡的音樂。這種推薦算法需要對音樂進行分類，建立評分細則，並建立用戶模型，尋找相似用戶，以實現精準的音樂推薦。
音樂推薦服務通常包括以下幾個功能：
私人FM：根據用戶的聽歌歷史和喜好，自動推薦歌曲。這種推薦方式準確性較低，但能提供多樣化的音樂體驗，為用戶帶來驚喜感。
每日歌曲推薦：根據用戶的歷史聽歌行為，系統每天推薦20首歌曲，以滿足用戶的口味。這種推薦方式準確性較高，但可能存在音樂類型單一化的問題。
推薦歌單：將歌單和用戶標籤結合，以提高推薦準確性。UGC歌單由於由用戶創建，因此具有多樣性，這種結合保證了準確度和多樣性的共存。
用戶可以通過特定的操作流程來獲取推薦內容，例如在私人FM中點擊推薦歌曲，或在推薦歌單中篩選並點擊喜歡的歌曲。
音樂推薦系統不僅提高了用戶體驗，還能幫助用戶發現新的音樂和藝術家，從而豐富他們的音樂庫。