1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和数字音乐的快速发展，音乐平台积累了海量的音乐资源，用户面临着信息过载的挑战，难以高效地找到符合个人偏好的音乐。
传统的音乐搜索方式主要依赖于关键词匹配，难以满足用户个性化、多样化的需求。
因此，个性化音乐推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐符合其口味的音乐，提升用户体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
个性化音乐推荐系统是一个热门的研究领域，国内外学者在推荐算法、系统架构、用户体验等方面进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内的音乐推荐系统起步较晚，但发展迅速，一些大型音乐平台如网易云音乐、QQ音乐等都推出了自己的个性化推荐服务。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将设计和实现一个基于JavaWeb的个性化音乐推荐系统，主要研究内容包括：
1.用户偏好建模:研究如何有效地收集和分析用户的音乐偏好数据，例如用户的收听历史、收藏列表、评分记录、音乐评论等，并利用这些数据构建用户画像。
2.个性化推荐算法研究:研究和比较不同的个性化推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于深度学习的推荐等，并根据系统的特点和需求选择合适的算法或组合算法进行推荐。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:阅读相关领域的文献资料，了解个性化音乐推荐系统的研究现状、主要技术和发展趋势，为系统的设计和实现提供理论基础。
2.需求分析:对目标用户进行调研，了解用户的需求和痛点，确定系统的功能需求和非功能需求，并使用用例图等工具进行需求建模。
3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、数据库结构、主要模块和算法流程，并选择合适的技术和框架。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.混合推荐算法:针对单一推荐算法的局限性，本课题将研究和应用混合推荐算法，结合基于内容的推荐和协同过滤推荐的优点，以提高推荐的精度和多样性。
2.音乐情感分析:为了更好地理解用户的音乐偏好，本课题将研究和应用音乐情感分析技术，分析音乐的情感色彩，并将情感因素融入到推荐算法中，为用户推荐更符合其情绪的音乐。
3.用户界面优化:为了提升用户体验，本课题将设计友好、美观的系统界面，并提供个性化的推荐结果展示方式，使用户能够更直观、便捷地找到自己喜欢的音乐。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张海龙,李建华,张文静.个性化推荐系统研究综述[J].计算机科学,2018,45(6):1-12.
[2]王建强,朱征宇,周维.基于Spark的混合音乐推荐系统研究与实现[J].计算机技术与发展,2020,30(03):132-137.
[3]王艳秋,王静.基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究[J].计算机工程与应用,2019,55(13):56-61.
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