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原创 毕业设计：基于协同过滤算法的音乐推荐小程序（附源码、论文）

协同过滤推荐算法的核心构成包括推荐对象（项目）、目标用户以及推荐策略。用户在与推荐系统互动过程中产生的行为数据和偏好倾向是算法分析的基础。基于这些数据，推荐算法进行深度挖掘，以识别用户偏好和项目属性间的关联性。推荐系统原理如图2-1所示。图2-1推荐系统原理图协同过滤算法是推荐系统中的一种重要技术，通过分析用户和商品的交互数据来预测用户的偏好。它主要分为用户基于协同过滤和商品基于协同过滤，但都存在冷启动、可扩展性和稀疏性等问题。