基于J2EE的音乐推荐系统任务书

2020-04-29 06:04

1. 毕业设计（论文）主要内容：

完成类似于百度音乐、酷狗音乐的网站系统。

可以进行上传、下载、收藏等功能，能够进行歌曲的不同分类，根据专辑、歌手、音乐类别等。

还能根据用户听歌的习惯和风格推荐给用户不同的歌曲。

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

应该具有管理员，会员、普通登陆者和游客等角色，实现网站的歌曲分类，歌曲上传，下载，推荐等功能

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第一阶段 2017.12至2018.1 系统需求分析：1个月
第二阶段 2018.1至2018.2 系统设计：1个月
第三阶段 2018.2至 2018.4 系统编码：2个月
第四阶段 2018.4至2018.5 系统测试：1个月

4. 主要参考文献

[1]黄立威,刘艳博,李德毅. 基于深度学习的推荐系统[J/OL]. 计算机学报,2017,:1-29(2017-11-15).http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1826.TP.20171115.2242.004.html.

[2]于帅,林宣雄,邱媛媛. 大规模隐式反馈的词向量音乐推荐模型[J]. 计算机系统应用,2017,26(11):28-35.

[3]Frankie. 请放心地扭大音量看电影听音乐吧!McIntosh Sonus Faber家庭影院套装[J]. 家庭影院技术,2017,(09):38-41.

[4]刘建东,戚利娜. 音乐推荐系统中的用户冷启动问题[J]. 吉首大学学报(自然科学版),2017,38(04):34-37.

[5]王蒙蒙,关欣,李锵. 基于鲁棒音阶特征和测度学习SVM的音乐和弦识别[J]. 信号处理,2017,33(07):943-952.

[6]许明杰,蔚承建,沈航. Spark并行化基于物品协同过滤算法[J]. 计算机工程与设计,2017,38(07):1817-1822.

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[8]MUMTAZ HASSAN HAKRO. 基于交替最小二乘协同过滤算法的推荐系统[D].北京交通大学,2017.

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[10]金蕾. 个性化音乐推荐算法的研究与实现[D].山东大学,2017.

[11]章伟. 基于协同过渡算法的学习资源个性化推荐系统设计与实现[D].天津师范大学,2017.

[12]王冬晖. 基于内容的计算机科学论文推荐系统设计与实现[D].吉林大学,2017.

[13]王颖. 结合用户属性与自然最近邻的个性化推荐算法的研究[D].重庆师范大学,2017.

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[15]展渊,王宇. 基于用户行为分析的视频推荐算法研究[J]. 电子测量技术,2017,40(04):39-42.

[16]王猛,叶西宁. 音乐个性化推荐算法RR-UBPMF的研究[J]. 华东理工大学学报(自然科学版),2017,43(01):113-118.

[17]毋亚男,刘德然,许小可. 基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计[J]. 大连民族大学学报,2017,19(01):76-79.

[18]卢慧琼. 基于隐式反馈数据的在线旅游推荐研究[D].浙江工商大学,2017.

[19]李现伟. 基于Spark的推荐系统的研究[D].浙江理工大学,2017.

[20]薛董敏,赵志华. 融合Fisher判别分析与波动序列的音乐推荐方法[J]. 计算机科学与探索,2017,11(08):1314-1323.

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