基于JavaWeb的混合音乐推荐系统实现及源代码解析

资源摘要信息: "基于JavaWeb的混合音乐推荐系统源代码及数据库" 一、JavaWeb技术 JavaWeb是利用Java技术来编写基于浏览器/服务器(B/S)架构的网络应用程序的技术和平台。本系统利用JavaWeb技术构建，确保了系统的跨平台性，使得不同操作系统用户均能使用该推荐系统。 1. Eclipse开发工具 Eclipse是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。它为JavaWeb开发者提供了丰富的插件支持和开发环境，包括代码编辑、调试、构建和部署等功能。 2. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和自动构建工具，主要解决项目构建过程中的依赖管理问题。它通过一个名为pom.xml的配置文件来管理项目的构建过程，包括编译、测试、打包、部署等。 3. Git版本控制系统 Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理项目的所有更改。开发者可以通过Git跟踪和管理代码的历史记录和版本，便于协作和代码合并。 二、后端技术框架 1. SSM框架 SSM是Spring、SpringMVC、MyBatis三个框架的整合。Spring负责企业级应用的开发，SpringMVC负责处理前端的请求和响应，MyBatis则是数据访问层的持久化框架。 2. JDK1.8 JDK1.8是Java开发工具包的版本，提供了Java开发的运行环境和类库。在本系统中，它负责执行Java代码，以及提供系统所需的核心类库。 3. Tomcat7.0 Tomcat是一个免费的开源Web服务器和Servlet容器，用于部署Java Servlet和JavaServer Pages (JSP) Web应用程序。它作为Web服务器与Eclipse集成，使得开发者可以方便地部署和测试Web应用。 三、数据库技术 1. MySQL5.7 MySQL是一个流行的开源关系数据库管理系统(RDBMS)，在本系统中用于存储用户数据、歌曲数据、播放记录以及推荐算法的中间结果等信息。 四、推荐算法 1. 协同过滤推荐算法 协同过滤推荐算法是推荐系统中常用的一种算法，它通过分析用户之间的相似性或者物品之间的相似性来预测用户对物品的偏好。本系统采用基于最近邻用户的协同过滤算法，根据用户历史行为数据，找到与当前用户喜好相似的最近邻用户，从而推荐相应的歌曲。 2. 基于异构文本网络的词嵌入 针对有歌词信息的英文歌曲，本系统采用基于异构文本网络的词嵌入技术，将歌词文本转化为高维向量表示，计算不同歌曲之间的相似性。这有助于在无用户行为记录的情况下，对歌曲进行内容推荐。 五、系统实现功能 1. 收集用户行为数据 系统能够隐式地收集用户的播放、下载和收藏行为数据，以作为推荐算法的输入。 2. 歌曲推荐 系统的核心功能是为用户推荐歌曲。通过收集用户行为数据，并运用协同过滤和基于歌词内容的推荐算法，系统能够实时地为用户推荐其可能喜欢的歌曲。 3. 用户界面 虽然具体的用户界面细节没有在描述中提及，但可以推断系统应提供一个用户友好的界面，包括歌曲搜索、播放列表管理、个人收藏管理以及用户反馈等功能。 六、开发环境及框架细节 1. Ubuntu16 Ubuntu16是基于Debian的Linux操作系统版本，它为JavaWeb开发者提供了一个稳定且可靠的开发环境。Ubuntu16与Eclipse、Tomcat等工具的集成是JavaWeb应用开发的常见配置。 总结而言，本系统结合了JavaWeb开发技术、SSM框架、数据库技术以及推荐算法，旨在为用户提供个性化、混合类型的音乐推荐。通过上述关键技术的融合，毕业设计成功构建了一个功能完备的音乐推荐系统。