基于大数据的混合音乐推荐系统的设计与设计(论文+源码)_kaic

摘  要
随着数据的不断增长和用户对随听随播的收听方式的习惯,开发一款音乐推荐系统变得越来越必要。为了满足这一需求,本论文采用Java语言、Vue以及数据库MySQL进行开发。系统的主要功能包括登录注册、音乐分类管理、音乐推荐管理、音乐资讯管理、音乐库管理、音乐论坛管理、用户管理、个人中心管理以及数据统计管理等。用户可以根据自身的心情和场景,通过系统享受到最适合的音乐推荐。混合音乐推荐系统通过不断提升精准度和优化度,并根据用户的反馈进行调整,以满足用户需求并提升用户体验。
关键词:Java语言;Vue;MySQL数据库;混合音乐推荐系统

ABSTRACT
With the continuous growth of data and users' habit of listening on the go, developing a music recommendation system has become increasingly necessary. To meet this requirement, this paper adopts Java language, Vue, and MySQL database for development. The main functions of the system include login registration, music classification management, music recommendation management, music information management, music library management, music forum management, user management, personal center management, and data statistics management. Users can enjoy the most suitable music recommendations through the system based on their own emotions and scenarios. The hybrid music recommendation system continuously improves accuracy and optimization, and adjusts based on user feedback to meet user needs and enhance user experience.
Key words:Java language;Vue;MySQL database;Hybrid music recommendation system


 
目  录
第1章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文组织架构
第2章 相关理论和技术
2.1 Java简介
2.2 MySQL特点
2.3 B/S模式
2.4 Vue技术
第3章 系统分析
3.1 可行性分析
3.1.1 技术可行性
3.1.2 经济可行性
3.1.3 操作可行性
3.2 需求分析
3.2.1 功能需求分析
3.2.2 非功能需求分析
3.3 系统流程分析
3.3.1 系统开发流程
3.3.2 注册流程
3.3.3 登录流程
第4章 系统设计
4.1 功能模块设计
4.2 数据库设计
4.2.1数据库概念结构设计
4.2.2数据库逻辑结构设计
第5章 系统实现
5.1 登录注册管理
5.2 用户管理
5.3 查看我的收藏
5.4 查看我的发布
5.5 音乐库管理
5.6 音乐分类管理
5.7 音乐资讯管理
5.8 音乐论坛管理
5.9 数据统计管理
5.10 音乐推荐管理
5.11 个人中心管理
第6章 系统测试
6.1 测试步骤
6.2 测试用例
6.2.1 登录测试用例
6.2.2 音乐论坛测试用例
6.2.3 音乐分类测试用例
6.2.4 音乐资讯测试用例
6.2.5 我的收藏测试用例
6.3 测试结论
结论
参考文献
致谢
 
第1章 绪论
1.1 研究目的和意义
上世纪至今,信息技术的快速发展和互联网的突然兴起,人们对娱乐便捷的需求也越来越强烈,随着互联网音乐的出现,互联网进入信息过载时代,音乐推荐正在逐渐成为现代社会的重要环节,各种音乐推荐系统也是逐渐应运而生,经过对音乐推荐系统作出合理的需求分析,结合现有的音乐现状和融合新时代的发展方向,对音乐推荐系统进行设计与实现。
1.2 国内外研究现状
自从上世纪推荐系统的概念被提出,已经过了20多个年头,推荐系统发展至今,已经成为人工智能领域的重要研究方向,同时也被很多企业应用到自己产品之中。其中Amazon通过分析用户的行为历史,为用户提供个性化产品,为Amazon增加了大约20%的收入。Last.fm中的音乐推荐系统、国内的豆瓣以及字节跳动的今日头条等都是推荐系统被成功应用的典范。国际计算机学会(Association for Computing Machinery,ACM)每年会举办一次推荐系统会议,展示最新的研究成果。
2014年,钟伟在《基于音乐基因的混合音乐推荐系统的设计与实现》[11]中准确度最高的推荐算法产生的推荐结果也无法完全匹配用户的兴趣。因为出现不匹配问题,所以设计了一种基于混合推荐算法的音乐推荐系统。
在国外,虽然没有类似于国内QQ音乐、网易云音乐和虾米音乐这样的流行音乐平台,但也有一些其他的音乐平台,这些平台对于付费用户的服务相对单一。不过,国外的音乐平台更好地保护了音乐人的版权和利益,从而促进了音乐产业的健康发展。
2019年,Michelle在《Design Of Multifunctional Music Player Based OnStm32》中利用微信小程序开发技术开发了一款多功能音乐播放器。这款音乐播放器不仅可以扩充微信生态,也为后续的研究者提供了思路和方法。
综上所述,对近年来推荐模型进行了系统评估,概述了最先进的研究成果并总结了他们的优点和局限性,讨论了未解决的问题,并强调了推荐系统是工业领域的重要组成部分。
1.3 研究内容
本系统是基于大数据的混合音乐推荐,为了帮助用户快速找到感兴趣的音乐,用户根据喜好可以通过音乐分类找到相应的推荐音乐,在喜欢的音乐界面可以查看音乐相应的信息,查看音乐点击量情况和音乐资讯,可对音乐论坛进行查看以及编辑评论。
1.4 论文组织架构
  本文首先对目的和意义、现状、内容进行了相关的研究;其次是一些相关的理论和技术;再者进行系统分析,包括可行性分析、需求分析、系统流程分析;然后对系统进行功能模块设计和数据库设计;并对系统进行实现;最后进行系统整体的测试。
 
第2章 相关理论和技术
2.1 Java简介
Java,通常被称为面向对象编程语言。Java技术高效、可转移和安全。Java最初被称为Oak,是1991年为嵌入主流技术的芯片设计的。1995年,它多次更新,以制定网络方案。从那时起,Java被广泛接受,并影响了web开发的速度。Java更具备了显著优势和广阔前景。2010年Oracle公司收购了Sum MicroSystems。
2.2 MySQL特点
MySQL是当下最流行的,在WEB应用上也是最好的应用软件之一。MySQL主要就是对数据进行处理,并且有很大的存储空间,功能强大,支持跨平台,速度快,方便使用,安全性高,成本低。
2.3 B/S模式
从理论上讲,B/S结构就是浏览器和服务器结构,B/S模型是一个三层系统管理平台,为了符合“高内聚,低耦合”思想。划分为表示层、业务逻辑层、数据访问层。 
2.4 Vue技术
Vue是一个构建交互式网络接口的库,通过MVVM模式和双向数据绑定连接视图和模型。不仅方便使用,还可以整合其他公司库和现有项目。进行不同项目之间的选择,能够与最新的工具链和与之相支持的库对应结合,从而进行驱动较为操作困难单调页面的应用程序。
 
第3章 系统分析
3.1 可行性分析
3.1.1 技术可行性
本次开发是基于大数据的混合音乐推荐系统,开发工具IDEA。Idea是现今做得最好的一款多语言集成开发环境,同时大多数与之相关的开发工具都是免费的。
3.1.2 经济可行性
经济可行性是指发展过程符合以前的发展预算,整个发展过程的开支都有明确的文件记载,符合发展过程的要求,开发的混合音乐推荐系统前景广阔,经济价值高,在系统开发前也在考虑范围内。总之,设计开发这种基于大数据的混合音乐推荐系统在经济上是可行的。
3.1.3 操作可行性
使用用户可以接受的方案,通过可视化图形界面来实现大多数的功能,让用户使用起来简单方便,能够有效的工作,针对不同用户进行权限的设置,基于这些考虑,可以确定这个开发是可操作的。
3.2 需求分析
对系统功能要求的分析可以提供有关在实施软件功能要求时满足自身需求,获得更多信息。良好的分析有利于减少错误的出现,从而改善软件质量、降低开发成本。
3.2.1 功能需求分析
本系统主要是研究的是混合音乐推荐系统,在本系统当中,是有两个完全不同的角色:用户、管理员,用户可以登录后查看自己所查找的音乐信息和歌手信息内容。混合音乐推荐系统预期有如下功能:
1.用户
(1)注册登录:注册账号进行登录。
(2)音乐库:根据演唱者和歌名来查找。
(3)音乐信息:可以了解相关音乐资料。
(4)音乐资讯:查看音乐类的文章。
(5)音乐论坛:查看和发布帖子。
(6)个人信息:修改自己信息。
用户用例图如图3.1所示。

图3.1 用户用例图
2.管理员
(1)登录管理:输入个人账号与密码登录。
(2)用户管理:修改和更新用户信息。
(3)个人中心管理:修改密码操作。
(4)音乐分类管理:管理音乐类型。
(5)音乐库管理:对音乐可以操作相关信息,并且查看评论。
(6)音乐论坛管理:管理用户发布的帖子。
(7)音乐资讯管理:管理音乐文章。
(8)数据统计管理:浏览音乐的趋势。
(9)音乐推荐管理:根据用户喜欢音乐的程度提供。
管理员用例图如图3.2所示。

图3.2 管理员用例图
3.2.2 非功能需求分析
本文设计了一个混合音乐推荐系统。并且拥有较多的音乐信息和基本操作系统信息,用来保证音乐数据的安全性。经过系统验证后,用户的身份将被确认,并为其配置相应的权限,以确保系统数据的安全性,同时在异常情况下阻止用户访问。
系统具备以下特点:
可靠性:系统具备规律的运行和快速的响应时间,在非高峰时间响应时间小于3秒,在高峰时间小于5秒。系统设定了完善的错误处理机制,以保证系统在正常运行时可靠地解决需要长时间解决的错误,并能为用户提供推荐。
稳定性:一个优秀的推荐系统必须具备良好的稳定性,能够同时发挥作用并生成准确的推荐结果。
可伸缩性:随着用户数量和音乐数量的增加,系统需要处理的数据量也会显著增加,这可能导致系统负载的增加。因此,一个出色的推荐系统必须能够解决这些扩展性问题。
3.3 系统流程分析
3.3.1 系统开发流程
在整个项目开发过程中,建立必要的需求是一个基础。为了满足需求,我们选择了相兼容的技术、开发工具、数据库和系统功能的设计。开发完成后,我们进行了测试、调试和系统的完善。下图展示了系统开发的流程如图3.3所示:


 

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