推荐歌曲的方法主要分为以下五类，涵盖技术实现、用户偏好和传播渠道：
一、基于用户行为的推荐
手势识别推荐
通过分析用户在终端的触摸屏手势轨迹，确定目标节拍信息，匹配预设歌库中的歌曲并推荐。
情绪状态匹配
结合用户情绪状态（如通过评论情感分析），推荐与当前情绪相符的歌曲。
收藏与偏好分析
基于用户的歌曲收藏单生成二部图，通过高阶连接图分析用户偏好，精准推荐歌曲。
二、基于内容的推荐
流行特征匹配
通过分析歌曲评论中的流行特征值（如节奏、风格），确定目标推荐维度并搜索匹配歌曲。
情感分析推荐
依赖可信评论的情感分析结果，匹配用户情绪趋向（如快乐、悲伤）推荐歌曲。
三、基于场景的推荐
公共环境歌单
将歌曲整合到商场、车站等公共场所循环播放的歌单中，扩大曝光。
短视频平台联动
通过多个音乐号同步推荐歌曲，利用短视频平台的流量快速提升热度。
四、基于技术的推荐
特征向量相似度
通过本地缓存歌曲特征向量，计算新歌与用户历史歌曲的相似度，生成推荐列表。
高阶连接图算法
构建用户-歌曲的高阶连接图，提升推荐准确度。
总结：
推荐方法可结合用户行为、内容特征、场景需求和技术手段，通过多维度分析实现个性化推荐。实际应用中常采用混合策略，如结合情绪分析和场景歌单提升效果。
