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本文旨在改善音乐资源描述的质量,提升音乐个性化推荐效率,为音乐推荐系统优化提供理论指导。基于用户对音乐作品的认知框架构建元数据体系,并以用户的共识为基础进行音乐作品描述,在此基础上构建融合群体认知与个人偏好的用户兴趣模型。以豆瓣音乐为例,进行个性化推荐实验并验证模型效果。实验表明,融合个体兴趣与群体认知进行音乐个性化推荐能明显改善音乐作品的推荐准确率。