基于nodejs+vue协同过滤算法的音乐推荐系统 [程序+论文+开题]-计算机毕业设计

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着互联网技术的飞速发展，数字音乐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。面对海量的音乐资源，用户往往难以快速找到符合个人喜好的音乐作品。传统的音乐搜索方式依赖于用户主动输入关键词，这种方式效率低下且难以全面捕捉用户的个性化需求。因此，如何有效地根据用户的兴趣和行为习惯，自动推荐个性化的音乐内容，成为了当前音乐平台亟需解决的问题。协同过滤算法作为一种经典的推荐系统技术，凭借其优秀的推荐效果和广泛的应用场景，成为构建音乐推荐系统的理想选择。

研究意义

本研究旨在通过深入探索和应用协同过滤算法，构建一个高效、精准的音乐推荐系统。该系统的成功实现，不仅能够显著提升用户的音乐体验，帮助用户快速发现潜在喜爱的音乐类型和歌手，促进音乐的个性化传播与消费；同时，对于音乐平台而言，精准的音乐推荐能够增强用户粘性，提高用户活跃度，进而为平台带来更多的商业价值。此外，本研究还将为协同过滤算法在音乐推荐领域的应用提供新的思路和实践案例，推动推荐系统技术的不断发展。

研究目的

本研究的主要目的是设计并实现一个基于协同过滤算法的音乐推荐系统，该系统能够充分利用用户行为数据（如听歌历史、点赞、分享等），结合歌手、标签、音乐库等多维度信息，构建用户兴趣模型，并通过协同过滤算法挖掘用户间的相似性和物品间的关联性，最终为用户生成个性化的音乐推荐列表。同时，系统还将包含排行榜和排行榜列表等辅助功能，以满足用户对不同类型音乐榜单的查看需求，进一步丰富用户的音乐体验。

研究内容

本研究的核心内容围绕音乐推荐系统的构建展开，具体包括以下方面：首先，对协同过滤算法进行深入分析，包括其基本原理、常见类型（如用户基协同过滤、物品基协同过滤）及优缺点；其次，设计并实现用户、歌手、标签、音乐库等核心数据模型，构建系统的数据存储与访问机制；接着，基于用户行为数据，采用协同过滤算法构建用户兴趣模型，实现个性化音乐推荐；同时，开发排行榜和排行榜列表功能，展示热门和特定分类的音乐榜单；最后，进行系统测试与优化，确保推荐结果的准确性和系统的稳定性。通过这些研究内容的实施，将形成一个功能完善、性能优越的音乐推荐系统。

进度安排：

序号	起止日期	工作内容	详细说明
1	2023年10月26 -2023年11月25日	开题阶段	学生开始学习和查阅相关文献；学生开始题目相关的基础知识的学习、综述学习、总体设计准备、完成题目的开题报告；教师指导学生，并开始撰写指导记录。
2	2023年11月26日 -2024年2月20日	总体设计	学生开始进行总体设计；完成数据实验的初步；完成系统的代码编写，并撰写毕业论文的大纲。
3	2024年1月11日 -2024年3月26日	详细设计完成论文初稿	对毕业设计选题系统开始进行详细设计并完成代码编写；撰写毕业论文的初稿。
4	2024年3月27日 -2024年4月17日	论文查重完成定稿	学生完成毕业论文的终稿；学生自行在维普查重；达到查重标准后，交终稿给教师审阅；学生完成教师审阅的修改意见和建议；达到查重标准后，形成定稿。
5	2024年4月18日 -2024年5月8日	答辩准备	学生将定稿非胶装打印2份；1份给评阅老师，1份给答辩小组；做好答辩PPT及相关材料。