基于SSM框架的混合音乐推荐系统实现

资源摘要信息:"SSM-混合音乐推荐系统-毕业设计-MySQL" 一、系统概述与目标 混合音乐推荐系统是为了解决音乐推荐中用户个性化需求而设计的，其主要目标是通过分析用户的行为数据和歌曲的文本信息，向用户推荐个性化的音乐列表。系统的核心功能是基于用户历史行为数据，使用协同过滤算法进行推荐，同时对于具有歌词信息的歌曲，采用异构文本网络词嵌入技术分析歌曲之间的相似性，进一步提升推荐的准确度。 二、关键技术与算法 1. 协同过滤推荐算法 协同过滤是推荐系统中常用的技术之一，它包括用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。在混合音乐推荐系统中，使用的是基于最近邻用户的协同过滤算法。通过分析用户的行为数据，比如播放、下载和收藏的歌曲，系统能够发现用户之间的相似性，并将相似用户喜好的歌曲推荐给目标用户。 2. 异构文本网络词嵌入技术 异构文本网络词嵌入技术是一种利用网络中的结构信息来训练词向量的模型。在这个系统中，对于英文歌词的歌曲，通过构建包含歌曲之间相似关系的异构网络，并将网络中的节点（即歌曲中的词）映射到高维空间，形成词向量。基于这些向量，可以计算出歌曲之间的相似度，用于推荐相似的歌曲。 三、开发环境及框架 1. 开发操作系统：Ubuntu 16 2. 集成开发环境：Eclipse 3. 数据库：MySQL 5.7 4. 编程语言：Java，使用JDK 1.8版本 5. 服务器容器：Apache Tomcat 7.0 6. 框架与技术栈：SSM框架（Spring, SpringMVC, MyBatis），Maven作为项目管理和构建工具，Git作为版本控制系统 四、功能模块 系统功能模块的设计与实现是实现混合音乐推荐系统的关键。虽然具体的模块图没有给出，但可以推断以下模块可能是系统的关键组成部分： - 用户行为数据收集模块：负责收集用户的播放、下载和收藏行为数据。 - 协同过滤推荐模块：分析用户行为数据，运用协同过滤算法生成推荐列表。 - 歌词信息处理模块：对具有歌词的歌曲进行处理，构建异构文本网络，并使用词嵌入技术分析歌曲相似性。 - 推荐结果展示模块：向用户展示推荐的音乐列表。 五、技术栈详解 1. SSM框架 SSM（Spring, SpringMVC, MyBatis）是Java EE开发中常用的一种轻量级框架组合。Spring框架负责业务对象的生命周期管理，SpringMVC处理Web层的请求转发，MyBatis则是一种半自动化的持久层框架，它简化了数据库的访问操作。 2. Maven Maven是一个项目管理和构建自动化工具，通过使用项目对象模型(POM)的概念来管理项目的构建、报告和文档。它通过一个中央信息管理配置文件pom.xml来描述项目的构建过程和依赖关系。 3. Git Git是一种版本控制软件，用于跟踪和管理源代码历史。在多人协作的软件开发项目中，Git能够帮助开发者有效地管理不同版本的代码，从而实现代码的合并、分支和回滚等操作。 六、文件名解析 README.md通常是项目中的一个自述文件，用于描述项目的概述、安装指南、使用说明以及如何贡献等信息。而trackstacking可能是与系统中某个具体功能相关的代码文件或模块名称，从名称推测，可能是与歌曲的Track Stacking（可能指歌曲合集或播放列表的构建）有关的功能。 总结而言，混合音乐推荐系统是一个结合了协同过滤和文本相似性分析技术的个性化推荐系统，为用户提供了基于行为数据和歌词内容的推荐服务。通过该系统，用户可以更方便地发现和享受自己喜欢的音乐。