摘 要
在网络计算机快速发展的时代,信息管理系统已成为社会现代化发展中有着重要的作用。随着信息管理系统的不断增加，传统的人工管理易出错，且双方缺少信息关联和沟通。因此，建立一个依托互联网的音乐推荐系统来建立一个交流和沟通的渠道势在必行。
通过本网站系统能够将用户的数据管理工作规范化、简单化，从而提高管理工作的效率。本论文主要包括；用户、音乐分类、音乐库、音乐数据、收藏数预测等功能；在windows10的系统环境下，采用的编程语言为JAVA语言和springboot框架 ，将MySQL作为后台数据库来实现音乐推荐管理流程中的各种需求。
关键词：音乐推荐系统；Java 语言；MySQL 数据库；
ABSTRACT
In the era of rapid development of network computers, information management systems have played an important role in the modernization of society. With the continuous increase of information management systems, traditional manual management is prone to errors and lacks information correlation and communication between both parties. Therefore, it is imperative to establish a music recommendation system relying on the Internet to establish a channel for communication.
Through this website system, users\' data management work can be standardized and simplified, thereby improving the efficiency of management work. This paper mainly includes:; User, music classification, music library, music data, collection prediction and other functions; In the Windows 10 system environment, the programming languages used are JAVA and Spring Boot framework, with MySQL as the backend database to meet various requirements in the music recommendation management process.
Keywords: music recommendation system; Java language; MySQL database;
目 录
摘要 I
Abstract II
目录 III
第1章 前言 1
1.1研究背景与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2意义 2
1.2国内外研究现状 2
1.2.1国内研究现状 2
1.2.2国外研究现状 2
1.3全文组织结构 3
第2章 技术介绍 3
2.1 JAVA语言介绍 4
2.2 springboot框架 4
2.3 B/S架构 6
2.4爬虫技术简介 6
2.5线性回归算法 7
2.6 Hadoop大数据 7
2.7 Vue框架 7
2.8 MySQL环境配置 7
2.9本章小结 7
第3章 系统需求分析 8
3.1系统可行性分析 9
3.2系统用例分析 9
3.3系统流程分析 10
第4章 系统设计 11
4.1系统功能设计 11
4.2系统数据库分析 11
4.3数据库概念模型设计 12
4.4数据库表的设计 12
第5章 系统实现 13
5.1前台用户功能的实现 13
5.2后台管理员功能实现 15
5.3音乐推荐系统看板展示 16
5.4本章小结 16
第6章 系统测试 17
6.1测试目的 18
6.2测试过程 20
6.2.1功能测试 23
6.2.2可用性测试 25
6.3测试结果 26
第7章 总结与展望 27
7.1总结 28
7.2展望 28
参考文献 29
致 谢 30
第1章 前言
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
随着互联网技术的发展，数字音乐的传播和消费方式发生了根本性变化。传统的音乐获取方式逐渐被在线流媒体服务取代，用户通过平台如 Spotify、Apple Music、网易云音乐等进行音乐的在线播放和下载。在这种背景下，用户面临大量音乐选择，因此需要有效的推荐系统来帮助他们发现新音乐。现代用户对个性化体验的需求日益增强。每个用户的音乐喜好和听歌习惯各异，推荐系统能够根据用户的历史行为和偏好，提供定制化的音乐推荐，提升用户满意度和留存率。这一需求推动了音乐推荐系统的研究，推荐系统的研究历程可以追溯到协同过滤算法的提出。随着技术的进步，各种推荐算法不断发展，如内容推荐、基于模型的方法和深度学习技术等。这些算法为音乐推荐提供了坚实的理论基础和技术支撑，促进了相关研究的深入开展。大数据技术的快速发展使得处理海量用户数据成为可能。结合机器学习算法，研究者能够对用户行为进行深入分析，从而改进推荐效果。如何有效地利用大数据进行个性化推荐成为研究的热点。社交媒体的发展也对音乐推荐系统产生了影响。用户在社交平台上的分享、评论和互动，可以为推荐系统提供额外的信息来源。这推动了社交化推荐的研究，使得推荐系统不仅仅依赖于用户的历史数据，也能够考虑用户的社交关系和行为。随着越来越多的音乐平台涌现，市场竞争日益激烈。为了吸引和保持用户，平台需要不断提升其推荐系统的性能和准确度。这种市场压力促进了音乐推荐系统的研究与创新。
音乐推荐系统的研究背景综合了技术发展、市场需求和用户体验等多个因素。随着数字音乐消费的持续增长和个性化需求的增加，音乐推荐系统将继续成为一个重要的研究领域，为用户提供更好的音乐体验[1]。
1.1.2研究意义
音乐推荐系统能够根据用户的听歌历史、偏好和行为，提供个性化的音乐推荐。这种定制化服务有效提升了用户的音乐体验，使他们能够更轻松地发现符合自己口味的新音乐，从而增强用户的满意度与忠诚度。在海量音乐资源中，用户往往难以找到自己喜欢的歌曲。推荐系统能够帮助用户发掘潜在的音乐，尤其是那些不易被发现的艺术家和新兴曲风，推动音乐多样性的传播与发展。对于音乐流媒体平台而言，一个高效的推荐系统能够显著提高用户粘性和留存率。通过精准的推荐，平台可以吸引更多用户，增加播放次数和订阅量，从而在激烈的市场竞争中获得优势。推荐系统的运行依赖于大量的用户数据分析，这为平台提供了重要的市场洞察。通过分析用户的行为模式和偏好，音乐平台可以更好地进行内容规划、市场营销和用户管理，为决策提供数据支撑。随着推荐系统的普及，越来越多的独立音乐人和小型唱片公司有机会得到曝光[2]。
推荐算法可以帮助这些音乐作品进入主流视野，推动整体音乐产业的多样性和活力，许多现代音乐推荐系统还结合了社交元素，允许用户分享、评论和互动。这不仅增强了用户之间的联系，也帮助建立了音乐爱好者的社区，促进了共同兴趣的交流与分享。音乐推荐系统的研究和应用推动了相关技术的发展，如机器学习、大数据处理和自然语言处理等。这些技术的进步不仅限于音乐领域，还可以应用到其他推荐系统的开发中，具有广泛的应用前景。
音乐推荐系统在提升用户体验、促进音乐发现、增强平台竞争力以及推动音乐产业发展等方面，都具有重要意义。未来，这一领域将继续发展，并在技术创新和市场需求的推动下，进一步为用户和产业创造价值。
1.2国内外研究现状
1.2.1国内研究现状
广泛应用于各种音乐平台，通过分析用户之间的相似性或音乐之间的相似性进行推荐。部分国内音乐平台如网易云音乐、QQ 音乐普遍采用此方法。基于音乐的属性（如风格、节奏、音调等）进行内容分析和推荐，强化个性化服务。随着深度学习的发展，国内一些研究机构和企业开始尝试使用神经网络模型（如卷积神经网络和长短期记忆网络）来提高推荐效果，提取更复杂的特征。国内的研究日益关注用户行为数据分析，通过大规模用户数据挖掘其喜好和习惯，提升推荐系统的精度。例如，利用用户点击行为、播放历史、收藏列表等数据进行深入分析，以改善个性化推荐。随着大数据技术的快速发展，国内的音乐推荐系统逐渐集成了大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，以支持海量数据的实时分析与处理。这为即时推荐和动态调整提供了技术基础。国内的音乐推荐系统也越来越重视用户体验。在用户界面设计、推荐结果展示和用户反馈机制等方面进行了大量研究，力求提升系统的可用性和用户满意度。在推荐的准确性和多样性之间的平衡仍需探索，避免用户体验局限于单一类型的音乐。随着用户数据采集的增加，如何在保证推荐质量的同时保护用户隐私成为一个重要课题。国内许多高校与企业合作，进行音乐推荐系统相关的研究。通过实验室的研究项目与实际应用结合，推动了技术的进步和创新[4]。
1.2.2国外研究现状
近年来，深度学习技术在推荐系统中得到了越来越多的应用。使用神经网络模型（如卷积神经网络和循环神经网络）来提取音频特征，增强推荐效果，随着大数据技术的发展，国外一些音乐推荐系统能够实时处理海量用户数据，提供即时推荐服务。例如，使用 Apache Kafka 和 Spark Streaming 等技术，实现对用户行为的数据流处理，不断优化推荐结果。国外的研究不仅关注推荐算法本身，也重视用户体验。音乐推荐系统的界面设计、可视化展示、用户反馈机制等都成为研究的重要内容。通过用户研究和 A/B 测试等方法，评估不同推荐策略和界面对用户满意度的影响。尽管取得了一些进展，音乐推荐系统在以下几个方面仍面临挑战：新用户或新音乐作品缺乏足够的历史数据，难以进行精准推荐。如何平衡推荐的准确性与音乐的多样性，避免用户被推荐相似的内容。随着数据收集的增加，如何在保证推荐质量的同时保护用户隐私成为一个重要课题。许多国外研究者和公司积极参与开源项目，共享数据集和算法。这种合作促进了音乐推荐系统研究的快速发展，也推动了学术界与工业界的交流与合作[5]。
1.3全文组织结构
本文共分为七章，文章结构及各章内容简介如下：
第1章 介绍及探讨论文研究的背景和意义，以及音乐推荐系统国内外的研究现状。最后，给出本文的整体组织结构。
第2章 主要介绍音乐推荐系统的可行性分析，以及音乐推荐系统的业务流程和功能性需求分析。
第3章 主要介绍音乐推荐系统的模块设计、包设计和类设计，以及开发环境的介绍。
第4章 主要介绍音乐推荐系统数据库分析，以及数据库的概念模型设计、逻辑模型设计和数据库表结构设计。
第5章 主要介绍音乐推荐系统功能模块的实现包括截图，以及主要的控制类和数据类。
第6章 主要介绍音乐推荐系统的系统测试原则、测试过程以及测试结果。
第7章 主要介绍音乐推荐系统的总结和展望[6]。
基于springboot的音乐推荐系统中的数据可视化面板实现了多个功能模块，这些模块共同构成了一个全面而实用的数据分析平台。首先，音乐数据模块通过信息图展示了不同排名的音乐情况，帮助用户快速了解所喜爱的歌曲；其次，评论数模块则采用了柱状图的形式，再者，收藏数模块利用柱状图来呈现，快速索搜歌曲或乐曲，最后，播放量模块运用柱状图来来展示音乐播放的次数。
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