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毕业设计——基于SSM架构、协同过滤算法实现的音乐智能推荐系统+源码+综述

一叶知秋2024-05-11 11:21:02php9

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基于SSM架构、协同过滤算法实现的音乐智能推荐系统综述

一、引言

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,音乐产业也迎来了前所未有的变革。如何在海量的音乐资源中,为用户推荐符合其喜好的音乐,成为了一个重要的研究课题。基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)架构和协同过滤算法的音乐智能推荐系统,以其高效、稳定、精准的特点,为解决这个问题提供了有效的方案。

二、SSM架构概述

SSM架构是一种基于Java的Web开发框架,由Spring、SpringMVC和MyBatis三个开源框架整合而成。Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架,用于简化企业级应用的开发。SpringMVC则是一个基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架,用于构建Web应用程序。MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持普通SQL查询、存储过程和高级映射。通过整合这三个框架,SSM架构能够实现业务逻辑、数据访问和视图展示的清晰分离,从而提高系统的可维护性和可扩展性。

三、协同过滤算法在音乐推荐中的应用

协同过滤算法是一种基于用户行为分析的推荐算法,通过挖掘用户的历史行为数据,发现用户的兴趣偏好,并据此为用户推荐相似的音乐或艺术家。在音乐推荐系统中,协同过滤算法可以根据用户的听歌记录、搜索记录、点赞记录等信息,计算用户之间的相似度,然后找到与用户相似的其他用户,推荐这些用户喜欢的音乐给用户。这种推荐方式不仅精准度高,而且能够发现用户的潜在兴趣,提高用户的满意度和粘性。

四、基于SSM架构的音乐智能推荐系统设计与实现

基于SSM架构的音乐智能推荐系统主要包括前端展示、后端业务逻辑处理和数据库存储三个部分。前端展示部分负责与用户进行交互,展示推荐的音乐列表、播放音乐等功能;后端业务逻辑处理部分则负责根据协同过滤算法计算推荐结果,并将结果传递给前端展示;数据库存储部分则负责存储用户行为数据、音乐信息等数据。

在实现过程中,首先需要对用户行为数据进行收集和处理,包括用户的听歌记录、搜索记录、点赞记录等。然后,利用协同过滤算法对这些数据进行分析和计算,得到用户的兴趣偏好和相似用户。接着,根据计算结果从音乐库中选择合适的音乐进行推荐。最后,通过SSM架构将推荐结果展示给用户,并提供良好的用户体验。

五、系统优化与改进

为了提高系统的性能和精准度,还可以对系统进行优化和改进。例如,可以采用更先进的协同过滤算法或引入深度学习等技术来提高推荐精度;可以通过缓存技术来减少数据库访问次数,提高系统响应速度;还可以对系统进行负载均衡和容灾备份等处理,确保系统的稳定性和可靠性。

六、总结与展望

基于SSM架构和协同过滤算法的音乐智能推荐系统为音乐产业的智能化发展提供了有力的支持。通过不断优化和改进系统,我们可以为用户提供更加精准、个性化的音乐推荐服务,提升用户的音乐体验。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,音乐智能推荐系统将会有更加广阔的发展前景和应用空间。

本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放,下载以及收藏行为记录,进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文),通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性,进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。

开发环境及框架:Ubuntu16,Eclipse,MySQL5.7,JDK1.8,Tomcat7.0,SSM,Maven,Git

其中,功能模块图如下:
在这里插入图片描述系统角色用例图如下:
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效果图:
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