已知
孙悟空喜欢：《成都》、《演员》、《咖喱咖喱》
猪八戒喜欢：《演员》、《PPAP》
沙悟净喜欢：《成都》、《咖喱咖喱》
现在，要给沙悟净推荐歌曲，就要先找到和沙悟净口味相近的人。从喜欢歌曲来看，孙悟空和沙悟净都喜欢《成都》和《咖喱咖喱》，那么孙悟空喜欢的《演员》，就可以推荐给沙悟净了。
当然，在实际操作中，因为平台上用户行为远不止“喜欢”，用户量也大得多，因此基于用户的推荐也会更加复杂。在网易云音乐的私人FM页面，用户可以通过：点击红心、收藏到歌单、分享、下载、评论等表示对歌曲的喜爱；而点击垃圾桶、没有听完就切换歌曲等操作就明确表示了对歌曲的不满；如果什么也不干，只等歌曲播放自然进入下一首，就表现出比较中立模糊的态度。这些用户行为，系统都会在后台加上不同权重计算，再寻找口味相近的另一群用户，并进行推荐。
（网易云音乐私人FM页面）
基于用户的推荐好处非常明显，精准度更高，而且只要有一套靠谱的算法，就不用算法人员太操心，甚至还能创造出很多惊喜感，遇到失散多年不知名字的好歌、发现怦然心动的音乐，都可以归功于此。
知乎用户@邰原朗在“网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的？”的回答中，模拟了一组算法出来，也证明了基于用户的推荐方式更加精准，有兴趣的可以移步知乎学习。
诚如每日歌曲推荐页面的介绍所言，“你提供给云音乐的信息越多，它就越了解你的音乐喜好”，基于用户的音乐推荐，需要足够的历史数据，对于新用户来说，这种推荐的友好度就不够了。因此，网易云音乐在面向新用户时，往往会采取推荐热门歌曲的方式，在试错中积累最原始的播放数据，探索用户口味。
基于用户推荐的另一个问题是，当历史数据累积过多、用户已经形成比较稳定的口味时，突然遇到一首新风格但特别喜欢的歌曲，似乎有种“积重难返”的即视感。而网易云音乐给出的解决方式也很简单，即尽可能缩短历史数据的使用周期。
（每天6点更新的每日歌曲推荐）
网易云音乐的日推每天6点准时更新，私人FM的推荐近乎即时生成（不能往回翻超过一首歌，下一首歌也没有播放列表），这些都能说明新近产生的用户数据在推荐中占有更大的比重。
3、编辑推荐：防止个性化推荐剑走偏锋
虽然个性化推荐应用在越来越多领域，但也引来一些批评的声音。
在知乎“个性化推荐”话题下方，“社交网络为用户进行「个性化推荐」的做法，是否会导致人们「难以接触到意见相左的人」？”问题一直居于动态和精华的首位，积累了132个回答，其中不少答主通过实验论证——个性化推荐给人们带来便利的同时，也在无形中造成信息过滤的事实。
