摘要：随着音乐业务的发展，音乐库越来越庞大，用户喜好又向着差异化方向发展。如何更加方便地从音乐库中更加准确地找寻到符合用户个性化需求的音乐成为音乐业务推广的一个重点和难点。网络技术的不断革新以及大数据的广泛应用为该问题提供了解决方案，即基于大数据的音乐个性的推送系统。利用大数据来进行音乐的个性推送，就是对于系统内部音乐的物理文件本身进行统计整合的同时，伴着对用户行为习惯的数据的剖析，来匹配出物理文件和用户习惯的相似程度，并且得出结论，然后给予用户合理满意的音乐推送。帮助使用者能够更加方便快捷而又高准确度的搜寻到心仪的歌曲。本文以网易云音乐作为研究的例子，对个性化的音乐推送模式进行了简单的研究。

关键词：大数据；音乐个性化推荐；网易云音乐

目录

摘要

Abstract

引言2

一、基于用户行为分析的音乐个性化推荐模型3

（一）大数据在互联网音乐中的应用3

（二）用户行为分析3

（三）基于二元离散选择模型的用户音乐偏好信息提取模型. 4

（四）个性化音乐推荐规则. 5

二、实例：以网易云音乐为例. 7

（一）个性化推送所需要的数据来源以及处理8

（二）推荐效果分析8

三、结论与展望8

参考文献10

致谢 11