Аннотации:
Целью данной статьи является обзор существующих научных
исследований и публикаций, посвященных музыкальным рекомендательным системам.
Основное внимание уделено изучению различных подходов и алгоритмов, которые
используются для создания эффективных и точных систем рекомендаций в музыкальной
сфере. В начале статьи рассмотрены основные элементы и особенности музыкальных
рекомендательных систем. Далее разобраны различные виды систем рекомендации, включая
системы, основанные на популярности (popularity-based), на контенте (content-based), системы
коллаборативной фильтрации (collaborative filtering), а также применение глубокого обучения
в контексте музыкальных рекомендаций. Также были затронуты гибридные
рекомендательные системы, которые разрабатываются для наиболее эффективного процесса рекомендации.
