近年來(lái)，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(lèi)繁多，用戶(hù)量龐大，因此如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦成為提升用戶(hù)體驗(yàn)和增加銷(xiāo)售額的重要途徑之一。協(xié)同過(guò)濾是一種用于推薦系統(tǒng)的熱門(mén)方法，這種方法可以通過(guò)研究用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)、用戶(hù)偏好和歌曲內(nèi)容等多種因素，為用戶(hù)提供個(gè)性化的音樂(lè)推薦服務(wù)。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開(kāi)1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專(zhuān)業(yè)的科研課題。