音乐流媒体服务中的推荐系统会分析用户的行为、偏好和音频特征，从而推荐为单个听众量身定制的曲目、专辑或播放列表。这些系统通常依赖于协同过滤、基于内容的过滤和混合模型等技术。例如，协同过滤识别具有相似听歌习惯的用户，并推荐这些用户喜欢的歌曲。基于内容的方法侧重于曲目属性（例如，流派、节奏或调性）以查找歌曲之间的相似性。混合方法结合了这些方法来解决局限性，例如新用户或交互数据有限的歌曲的“冷启动”问题。
一种常见的实现涉及使用矩阵分解的协同过滤。例如，像 Spotify 这样的服务可能会将用户歌曲交互矩阵分解为代表用户偏好和歌曲特征的潜在因子。这允许系统预测用户有多大可能喜欢他们没有听过的歌曲。 另一个例子是使用音频分析工具（如 Spotify 的 Chromaprint 或像 Librosa 这样的开源库）从曲目中提取特征。这些特征（例如，舞曲性、能量或声学性）可以实现基于内容的推荐，例如，如果用户经常听高能量的曲目，则推荐欢快的歌曲。 像 Apache Kafka 这样的实时处理框架也可以在用户与服务交互时动态更新推荐（例如，跳过歌曲或重播曲目）。
挑战包括平衡个性化和多样性，以避免用户只遇到相似内容的“过滤器气泡”。例如，混合模型可能会将协同过滤结果与包含不太熟悉类型的精选“探索”播放列表混合在一起。可扩展性是另一个问题：拥有数百万用户和曲目的流媒体服务需要分布式系统（例如，Apache Spark）才能有效地处理大型数据集。像 TensorFlow Recommenders 或 Python 的 Surprise 库这样的工具为原型设计和部署这些系统提供了框架。 通过结合用户历史记录、音频分析和可扩展的基础架构，推荐系统可以增强音乐流媒体平台中的发现和保留率。