近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和普及，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)也隨之迅速發(fā)展。亞馬遜作為全球最大的在線零售商之一，其產(chǎn)品種類繁多，用戶量龐大，因此如何實現(xiàn)精準的產(chǎn)品推薦成為提升用戶體驗和增加銷售額的重要途徑之一。協(xié)同過濾是一種用于推薦系統(tǒng)的熱門方法，這種方法可以通過研究用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、用戶偏好和歌曲內(nèi)容等多種因素，為用戶提供個性化的音樂推薦服務(wù)。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。