酷狗音乐的个性化推荐系统的设计与实现探究 毕业论文+任务书+开题报告

目  录

1引言	
2数据采集	
2.1数据源确定	
2.2爬虫数据库设计	
2.3数据爬取	
3系统分析	
3.1业务分析	
3.2系统功能分析	
3.3 系统可行性分析	
3.3.1 技术可行性分析	
3.3.2 经济可行性分析	
3.3.3 操作性可行性分析	
3.4 数据字典	
3.4.1 数据项条目	
3.4.2 数据流	
3.4.3 数据处理条目	
4 系统设计	
4.1系统总体模块结构设计	
4.2 局部模块设计	
4.2.1 登录注册模块	
4.2.2 热门推荐模块	
4.2.3 新歌上架模块	
4.2.4 个性化推荐模块	
4.2.5 用户中心模块	
4.2.6 音乐管理模块	
4.2.7 用户管理模块	
4.2.8 评论管理模块	
4.3 系统角色功能设计	
4.4 推荐系统数据库设计	
4.4.1 数据库概念结构设计	
4.4.2 数据库物理结构设计	
4.5 大数据平台搭建设计	
4.5.1 hadoop的安装与配置	
4.5.2 spark的安装	
4.6 推荐算法设计	
总  结	
参考文献	
致谢辞	



酷狗音乐的个性化推荐系统的设计与实现探究
09级会计与审计专业4班：黄英
摘要：随着互联网技术的飞速发展，人们的生活方式已经完完全全发生了改变。日常生活的方方面面随处可见到互联网带来的便利，比如在各种app或者网站上进行人与人之间的沟通、消费、娱乐等等。而与此同时，网络上的信息量也成大爆炸式增长，海量信息同时呈现在人们面前，虽海量信息内容代表着选择多，但是人们也对如此眼花缭乱的信息资源感到无所适从。现如今是”快餐式”生活方式，人们做事大部分都追求高效，而处于这种信息量大、信息质量差、信息价值不匹配的”信息超载”现象中的人们，固然不能在短时间内得到或选择出自己想要的有效信息。同样的现象亦可放在音乐平台，音乐app或相关网站上存有海量音乐，可音乐用户并不是每首都会去聆听。如何让用户听到自己感兴趣的音乐，而不用总是去筛选海量音乐，挑选出符合自己此时此刻心境想聆听的音乐内容。
本毕设所研究的酷狗音乐的个性化推荐系统则是基于协同过滤算法，根据用户在使用程序中产生的各类行为信息去综合考虑用户的偏好、时间等各种复杂因素，准确地挖掘出用户可能感兴趣的音乐并据此推荐出最适合用户想聆听的个性化音乐，真正做到众口可调。
关键词：大数据；音乐推荐系统；个性化推荐；酷狗音乐推荐；推荐系统