随着互联网的快速发展和移动音乐App的兴起,用户日常音乐交互行为渐趋频繁,音乐信息偶遇正逐渐成为用户获取音乐信息的重要途径。信息偶遇作为一种动态、多情境和多种因素复杂交互的信息活动,传统的线性描述性模型无法对其提供充分阐释和深入刻画。此外,在娱乐导向型的音乐信息环境中,音乐信息特征、用户心理状态、交互平台和社交网络等因素与任务驱动型的信息情境相比存在较大的差别,用户信息偶遇也势必会呈现出新的特点。对用户音乐交互中的信息偶遇行为概念和影响因素进行探究,有助于丰富信息偶遇的理论基础,对优化音乐系统的交互设计以及提高用户的音乐信息搜寻和利用效率具有重要的实践意义。鉴于此,本文综合现有信息偶遇研究成果,从音乐信息偶遇行为的概念模型、影响因素和应用评价三个方面开展相关研究。（1）为揭示音乐信息偶遇行为的非线性特征,本文引入活动理论作为分析框架,结合现有研究成果,深入解析音乐信息偶遇中的活动要素、子系统、层级结构和要素间的交互、协调细节,从生态视角展现音乐信息偶遇行为的产生、发展过程及结果变化。基于要素和层级分析结果,结合已有信息偶遇模型的理论,构建音乐信息偶遇行为的概念模型、系统结构模型和层级结构模型,从而丰富信息偶遇理论在音乐信息行为中的“嵌入式”场景研究。（2）为探究音乐信息偶遇影响因素并为实践应用奠定基础,研究聚焦于移动音乐App这一具体平台中的信息偶遇行为。首先,采用半结构化访谈收集移动音乐App内用户信息偶遇经历数据,利用扎根理论对访谈数据进行概念化和类属化编码。然后,从用户和移动音乐App两个维度归纳出5个主范畴和16个子范畴,构建移动音乐App中用户信息偶遇影响因素模型。最终,采集用户数据并利用BP神经网络验证了模型的有效性。（3）针对应用评价,首先结合AHP-熵权法计算得出了影响因素模型的各项指标权重系数。然后,基于影响因素模型相关指标构建移动音乐App信息偶遇相关设计的用户体验评价指标体系,包含“音乐信息设计”、“App系统设计”和“App功能设计”三个方面。最终,根据评价指标体系设计用户体验调查问卷,收集三款主流移动音乐App的用户体验评估数据,在对评述数据深入分析的基础上提出了改进和优化建议。