协同过滤音乐推荐系统

摘要

信息化爆炸的时代，互联网技术的指数型的增长，信息化程度的不断普及，社会节奏在加快，每天都有大量的信息扑面而来，人们正处于数字信息化世界。数字化的互联网具有便捷性，传递快，效率高，成本低等优点。

本课题拟设计的基于SpringBoot+Vue+ElementUI框架加上协同过滤算法推荐开发的音乐推荐系统，实现用户在音乐门户网站快速的获取自己喜欢的音乐类型进行音乐的检索以此看到自己喜欢的音乐，同时给音乐推荐系统的后台管理员提供一个便捷的后台管理系统，方便全局掌握整个音乐推荐平台的运行情况，提升效率。该系统角色分为用户和管理员。用户可以通过音乐门户的推荐系统用户可以在门户的首页获取到系统根据协同过滤算法推荐出来的最符合的音乐，平台注册的用户可以浏览首页的音乐模块，根据类别进行音乐模块的筛选、用户可以浏览音乐的最新咨询、进入到个人中心对个人数据进行维护、可看到自己收藏的音乐、进行系统登出等操作。管理者则可以通过后台系统进行个人信息的维护、前台用户的维护、音乐类型的维护、上架音乐类型的维护、音乐评分管理的维护、音乐资讯管理的维护等操作；经过前期的技术可行性分析和实际业务调研以及系统设计和研发，最后经过一系列的系统测试，系统的业务功能可正常使用满足用户的使用要求。

关键字： Spring Boot、Vue、音乐推荐、协同过滤算法

Abstracts

In the era of information explosion, the exponential growth of Internet technology, the continuous popularization of information technology, and the acceleration of social rhythm, a large amount of information is coming every day. We are in the digital information world. The digital Internet has the advantages of convenience, fast transmission, high efficiency and low cost.

The movie recommendation system developed based on the framework of SpringBoot+Vue+ElementUI to be designed in this project enables users to quickly obtain their favorite movie types on the movie portal and search for movies to see a favorite movie. At the same time, it provides a convenient backstage management system for the backstage administrator of the movie recommendation system, so as to facilitate the overall understanding of the operation of the entire movie recommendation platform and improve efficiency. The system role is divided into user and administrator. Users can obtain the latest released movies recommended by the system according to the collaborative filtering algorithm on the home page of the portal through the recommendation system of the movie portal. Users can view the modules of the released movies, filter the movie modules according to the category, view the movie consultation, update personal data in the personal center, view my favorite movies, and log out of the system. Managers can maintain personal information, foreground users, movie types, movie types, movie scoring management, and movie information management through the background system; After the preliminary technical feasibility analysis, actual business research, system design and development, and finally a series of system tests, the business functions of the system can be used normally to meet the user's requirements.

Keyword:Spring Boot, Vue, movie recommendation, collaborative filtering algorithm

互联网技术的更新迭代非常之快，喜欢上网的人可以从网上进行各种各样的业务操作，从而满足个人的业务需求以及生活和娱乐方面的需求[1]。网络上的系统就像是一个非常大型的平台，人们可以在这个平台上面查找搜索自己喜欢的音乐根据智能化的推荐系统快速的找到自己新欢的音乐类型。

以前的业务系统都是处于纸质化的时代，信息很容易丢失，而且非常不方便管理。如果将业务做成信息化系统，那不仅信息容易保存不会丢失，而且方便人们管理，信息传达的时效性以及准确性都是非常快的[2]。有数据显示现在国内的互联网用户已经达到了13.51亿，网络的传递信息很快不会浪费自己的时间。所以音乐推荐管理的系统开发是迫在眉睫，是信息化时代智能化时代必须的产物，才能在市场竞争日益复杂的环境下，使得自己的音乐院能够牢牢的黏住用户，增加自己的营收。信息化时代只能推荐系统使得用户可以快速获取信息操作方便深得人心用户才会愿意在此平台去购买该音乐。方便管理员更广面，更全局化的把握整个音乐院的运营情况。

1.2国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

“推荐系统”这个概念首次由 Resnick 在 1997 年提出[7]，在这个出现之后就一直被广泛的讨论。在2007 年这个时间，ACM这个组织在推荐系统的研究会议中开始举办了这个议题的讨论，第一次以“推荐系统”这个命题为会议进行的推荐界的顶级会议，使该研究内容得到了巨大的发展。现在，由于人们开发出来的AI（人工智能）、DM（数据挖掘）这两个更加高级的技术使得推荐系统的发展更加进一步的台阶。