【摘 要】
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由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适
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由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
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