互联网发展到如今已经完完全全的改变了的生活方式，融入了日常生活，包括交流，出行，消费，娱乐等。与此同时，音乐数据也在与日俱增的变化着。用户在访问一个音乐网站时，如何能快速的找到自己想要享受的歌曲呢？个性化音乐推荐系统可以做到。 课题做了个性化推荐系统，后端使用个性化推荐算法构造，前端使用spring+ssm框架搭建了个性化音乐推荐系统。系统数据库使用了关系型数据库MySQL和大数据数据库。前端收集过用户行为数据后传到后端使用基于用户的协同过滤算法来推荐出用户可能喜欢的音乐。设计主要完成了从网易云音乐门户网站上爬取数据（音乐信息，歌手信息等），并在获取数据后对数据进行清洗过滤等操作后保证了数据的有效性，将爬取到的六千多条数据保存到数据库后，采用基于用户的协同过滤算法推荐用户可能喜欢的音乐。 人们的需求随着数据量的不断增大在不断的增加，而且人们对音乐的追求也随着也随着这些不断的增多。个性化推荐系统的产生顺从了时代的发展，在不远的将来，个性化推荐系统必能大放异彩。 关键词：音乐推荐；基于用户的协同过滤；数据爬取；数据处理；推荐系统。

一种适用于乡村休闲旅游推荐系统的组合推荐算法的设计与仿真，苏阳，苏放，近年来，随着乡村休闲旅游的蓬勃发展，互联网上有关乡村休闲旅游产品的信息数量也在迅速增长。面对大量的旅游产品信息，游客一时

1.初始注册时页面要有标签的选择（即音乐种类标签） 2.点击播放时，可以做到对歌曲收藏、评论、点赞（尽量做到有歌词显示）每首歌都能单独播放，不能使用外部链接 3.主页面要有新歌推荐、热门推荐模（根据用户的听歌日志信息……

奥斯蒂 自动化的上下文感知个性化音乐推荐系统-MEng项目

个人向推荐系统深度学习论文笔记.zip

数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像

数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像

资源包含文件：课程报告word+源码及数据库sql文件 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125047261

随着互联网上的数字信息越来越多,用户如何有效地找到自己想要的内容成为一个新的挑战。推荐系统( recommender system)是一个用于处理数字数据过载问题的信息过滤系统,它能够根据从用户之前的活动所推断的偏好、兴趣和行为等信息快速地找出适合用户的内容。

为什么微信的推荐这么快，微信的推荐检索算法分析