SSM基于ssm框架的个性化音乐推荐系统21y7q程序+源码+数据库+调试部署+开发环境

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景

随着大数据时代的到来，音乐产业正经历着前所未有的变革。传统的音乐播放方式已难以满足用户日益增长的个性化需求。用户希望在浩如烟海的音乐资源中，快速找到符合自己心情、偏好乃至特定场景的音乐。因此，开发一个能够智能推荐、个性化定制音乐的系统显得尤为重要。

二、研究意义

本研究旨在设计并实现一个基于SSM框架的个性化音乐推荐系统，该系统能够深入分析用户的行为习惯、情感状态及音乐偏好，为用户提供独一无二的听觉体验。这不仅能提升用户体验，增强用户粘性，还能推动音乐推荐算法、用户画像构建等关键技术的进一步发展。同时，该系统有助于实现音乐市场的细分化运营，为音乐产业带来新的增长点。

三、研究内容

本研究的主要内容包括用户管理、音乐分类及音乐库构建三大核心功能。在用户管理方面，系统将建立全面的用户画像，为后续的音乐推荐提供数据基础。在音乐分类上，利用机器学习算法对音乐进行自动分类，如按流派、情绪及场景进行划分。通过这些功能的协同作用，为用户提供一个全方位、多层次的音乐体验平台。

四、研究方法与技术路线

本研究将采用SSM框架进行系统设计，结合MySQL数据库进行数据存储与管理。利用Java语言进行后端开发，Spring、MyBatis等技术进行业务逻辑处理。前端采用HTML、CSS、JavaScript及Vue.js等技术进行页面设计与交互实现。通过收集用户行为数据，运用机器学习算法进行个性化推荐。

五、预期成果

预期实现一个功能完善、用户体验良好的个性化音乐推荐系统，并通过实践探索为个性化音乐系统的优化提供理论支撑和技术参考。

进度安排：

序号	起止日期	工作内容
1	2024.12.27—2025.1.8	查阅资料，调查研究，拟定毕设研究内容和实现的功能，论文写作大纲，撰写开题报告。教师召集学生面谈或线上视频会议，进行论文开题指导，讲解开题报告写作注意事项；学生查阅文献，总结提炼论文写作大纲，教师修改论文大纲，完善论文结构，完成开题报告。
2	2025.1.9—2025.1.31	初步设计，完成设计和论文框架的实现，在这阶段指导老师与学生要经常交流。
3	2025.2.1—2025.3.7	独立设计，修改设计和修改论文，中期检查。在这阶段指导老师与学生要经常交流，老师指导，学生根据老师的要求完善系统和修改论文。