2025毕设springboot 基于协同过滤的音乐推荐系统论文+源码

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系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

在数字化音乐时代，音乐推荐系统已成为各大音乐平台提升用户体验、增强用户粘性的关键工具。关于音乐推荐系统的研究，现有文献主要集中在基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐算法等方面。其中，协同过滤作为最常用的推荐技术之一，通过挖掘用户的历史行为数据来预测用户可能感兴趣的音乐。然而，专门针对协同过滤在音乐推荐领域应用的深入研究相对较少，尤其是在处理稀疏矩阵、冷启动问题以及提高推荐多样性等方面仍存在诸多挑战。因此，本选题将以协同过滤的音乐推荐系统为研究情景，重点分析和研究如何优化协同过滤算法，提高音乐推荐的准确性和多样性，以期为解决现有音乐推荐系统中的关键问题提供新的思路和方法。

研究意义

本选题针对协同过滤的音乐推荐系统的研究具有重要的理论意义和现实实践意义。理论意义在于，通过深入分析协同过滤算法在音乐推荐领域的应用现状和挑战，探索优化算法的有效途径，丰富音乐推荐系统的理论体系。现实实践意义则在于，优化后的协同过滤算法能够显著提升音乐推荐的准确性和多样性，满足用户个性化的音乐需求，提高音乐平台的用户满意度和忠诚度。此外，该研究还可为其他领域的推荐系统提供可借鉴的经验和技术支持。

研究方法

本研究将采用软件工程方法为主，结合文献分析法和实验法。首先，通过软件工程方法进行系统的需求分析、设计、实现与测试，确保推荐系统的实用性和稳定性。其次，利用文献分析法收集国内外关于协同过滤推荐算法的相关研究成果，为系统设计与算法优化提供理论支撑。最后，通过实验法验证优化后的协同过滤算法在音乐推荐系统中的实际效果，包括推荐准确性、多样性和用户满意度等指标。

研究方案

在研究过程中，可能遇到的困难包括算法优化难度高、实验数据获取困难以及实验结果评估标准不统一等。为解决这些问题，计划采取以下措施：一是加强算法理论学习，掌握协同过滤算法的基本原理和优化方法；二是与音乐平台合作，获取真实的用户行为数据作为实验数据；三是参考国内外相关研究，制定统一的实验结果评估标准，确保实验结果的客观性和可比性。

研究内容

本研究内容将围绕协同过滤的音乐推荐系统的设计与实现展开，具体包括用户信息管理、音乐分类管理、歌手信息管理、歌单信息管理、歌单类型管理以及音乐信息管理等功能模块。通过深入分析用户的历史行为数据，结合协同过滤算法，构建音乐推荐模型，实现个性化的音乐推荐服务。同时，将重点研究如何优化协同过滤算法，提高推荐准确性和多样性，解决稀疏矩阵和冷启动等问题。此外，还将探索如何结合用户画像和上下文信息，进一步提升音乐推荐的个性化和智