随着音乐APP的普及，个性化推荐系统已成为提升用户体验的关键技术之一。对于新用户而言，如何在缺乏历史行为数据的情况下提供准确的个性化推荐是一个挑战。本文聚焦于混合策略下的音乐APP新用户个性化歌曲推荐算法，通过结合协同过滤与内容基推荐的优势，旨在为新用户提供高质量的推荐服务。
传统的推荐算法主要分为两类：协同过滤和内容基推荐。
然而，单独使用这两种方法都存在局限性。协同过滤在新用户缺乏历史数据时效果不佳，而内容基推荐可能因特征提取不足而导致推荐结果过于泛化。因此，混合策略应运而生。
混合策略是指将多种推荐算法结合起来，以充分利用各自的优势。在音乐APP新用户个性化歌曲推荐中，常见的混合策略包括：
以下是一个基于加权混合策略的算法实现示例：
收集音乐APP中的用户行为数据（如点击、播放、收藏等）和歌曲内容特征（如风格、歌词、艺术家等）。
对于已有历史行为数据的用户，使用协同过滤算法进行推荐。例如，基于用户的协同过滤可以计算新用户与已有用户之间的相似性，并根据相似用户的喜好进行推荐。
// 伪代码示例：基于用户的协同过滤
for 新用户 in 用户列表:
计算新用户与已有用户之间的相似性
根据相似性选择最相似的K个用户
根据K个用户的喜好生成推荐列表
对于新用户，使用内容基推荐算法进行推荐。根据歌曲的内容特征，计算新用户可能感兴趣的歌曲。
// 伪代码示例：内容基推荐
for 新用户 in 用户列表:
提取新用户偏好特征（如风格偏好）
计算歌曲与新用户偏好特征之间的匹配度
根据匹配度生成推荐列表
将协同过滤推荐和内容基推荐的预测结果进行加权求和，得到最终的推荐列表。权重的选择可以根据实验效果进行调整。
// 伪代码示例：加权混合
for 歌曲 in 歌曲库:
计算协同过滤推荐得分
计算内容基推荐得分
最终得分 = α * 协同过滤推荐得分 + β * 内容基推荐得分
根据最终得分生成推荐列表（α + β = 1）
通过在实际音乐APP数据集上进行实验，发现混合策略下的推荐算法能够显著提升新用户的满意度和活跃度。相比单独使用协同过滤或内容基推荐，混合策略在推荐准确性和多样性方面均有显著优势。
本文详细介绍了混合策略下的音乐APP新用户个性化歌曲推荐算法。通过结合协同过滤与内容基推荐的优势，该算法能够在新用户缺乏历史行为数据的情况下提供高质量的个性化推荐。未来，将继续优化算法，提高推荐的准确性和实时性，为用户提供更加优质的音乐推荐服务。