1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和数字音乐的迅猛发展，音乐平台积累了海量的音乐资源，用户面临着信息过载的挑战，难以高效地找到符合个人偏好的音乐。
因此，个性化音乐推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能喜欢的音乐，提升用户体验。
本课题旨在研究和开发一个基于J2EE的音乐推荐系统，利用J2EE平台的稳定性、可扩展性和安全性等优势，构建一个高效、精准、稳定的音乐推荐平台，为用户提供个性化的音乐推荐服务，增强用户粘性，促进音乐平台的良性发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，音乐推荐系统已成为学术界和工业界研究的热点，涌现出许多优秀的推荐算法和系统。
1. 国内研究现状
国内学者在音乐推荐系统领域取得了一定的成果，例如，XXX[1]提出了一种基于用户情感分析的音乐推荐方法，通过分析用户的音乐评论和情感倾向，提高推荐的准确性；XXX[2]则利用深度学习技术，构建了基于音乐内容的推荐模型，能够捕捉音乐的深层特征，提升推荐效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于J2EE的音乐推荐系统的构建，包括需求分析、系统设计、系统实现、系统测试和优化等方面。
1. 主要内容
1.研究现有的音乐推荐算法，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法等，分析它们的优缺点，并选择合适的算法应用于本系统。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用文献研究法、案例分析法、实验法和工程实践法等多种研究方法，结合软件工程的开发流程，按照需求分析、系统设计、系统实现、系统测试和优化等阶段逐步进行研究。
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解音乐推荐系统的研究现状、发展趋势和关键技术，为本课题的研究提供理论基础和技术支持。
2.案例分析法：分析国内外现有的音乐推荐系统，例如，Pandora、Spotify、网易云音乐、QQ音乐等，学习它们的优点和不足，为本课题的设计和实现提供借鉴。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法创新：针对现有音乐推荐算法的不足，提出一种改进的混合推荐算法，结合协同过滤算法和基于内容的推荐算法的优点，提高推荐的准确性和个性化程度。
2.架构创新：基于J2EE平台设计和实现一个可扩展、高性能、安全的音乐推荐系统架构，能够有效地处理海量数据和并发请求，保证系统的稳定性和可靠性。
3.应用创新：将音乐推荐系统应用于实际的音乐平台，为用户提供个性化的音乐推荐服务，提升用户体验，增强用户粘性，促进音乐平台的发展。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘畅, 杨木, 孙宇清, 等. 基于Spark MLlib 的音乐推荐系统设计与实现[J]. 计算机应用与软件, 2019, 36(12): 272-277.
2. 陈康, 孟祥武. 基于混合推荐算法的个性化音乐推荐系统[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(09): 2782-2786.
3. 张迪, 陈东, 陆青. 基于用户心情变化的音乐推荐算法[J]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(03): 570-574.
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