基于Internet的音乐推荐系统的设计与实现

论文摘要

随着Internet的影响深入人们生活的各方各面,其为用户提供的服务越来越趋向于智能化,个性化。与此同时,Internet上可访问的资源数量也呈爆炸性的扩张。针对这样的现状,如何从海量的Internet资源中为用户提供可能感兴趣的、个性化的数据和服务具有显著的社会需求。本文针对目前用户对Internet音乐欣赏服务的人性化和个性化需求,提出并实现了一个基于Internet的音乐推荐系统。该基于Internet音乐推荐系统主要提供两方面的服务：为用户提供精确的音乐搜索服务以及基于用户的使用历史和兴趣特征为其提供个性化和智能化的音乐推荐服务。作者主要实现了网络爬虫程序来从Internet获取音乐数据及其描述信息,以及基于Clucene搭建一个应用级的垂直搜索引擎对本地管理和维护的音乐数据信息进行检索,并在其基础上通过面向用户的个性化的推荐算法来完成推荐功能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 项目背景及研究意义
• 1.2 推荐系统的发展概况
• 1.3 本文主要研究的工作
• 1.3.1 音乐库的建立和搜索服务实现
• 1.3.2 推荐功能的研究及应用
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 技术综述
• 2.1 引言
• 2.2 个性化推荐系统定义
• 2.3 用户建模
• 2.3.1 用户识别
• 2.3.2 用户信息搜集
• 2.3.3 用户模型
• 2.4 推荐算法概述
• 2.4.1 协同过滤
• 2.4.2 基于人口统计学的过滤
• 2.4.3 内容过滤
• 2.5 HTTP协议
• 2.6 垂直搜索引擎
• 2.6.1 垂直搜索引擎的技术特点
• 2.6.2 垂直搜索引擎的基本原理和结构
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于Internet的音乐推荐系统的分析与设计
• 3.1 项目总体规划
• 3.2 系统需求分析
• 3.2.1 业务需求
• 3.2.2 功能需求
• 3.3 系统总体结构
• 3.4 垂直搜索子系统
• 3.4.1 信息采集模块
• 3.4.2 索引模块的分析与设计
• 3.4.3 检索模块的分析与设计
• 3.4.4 CLucene集成进数据库模块的分析与设计
• 3.5 推荐子系统
• 3.5.1 推荐子系统外围框架
• 3.5.2 推荐子系统整体结构设计
• 3.5.3 用户特征向量
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于Internet的音乐推荐系统的实现
• 4.1 信息采集的实现
• 4.1.1 爬虫程序
• 4.1.2 音乐标签的提取
• 4.2 垂直搜索模块的实现
• 4.3 音乐推荐模块的推荐策略
• 4.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法
• 4.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法
• 4.3.3 基于内容的推荐算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 进一步工作展望
• 参考文献
• 致谢