机器学习项目-音乐推荐-垃圾邮件源码文档，学习机器学习入门的可参考

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，通过用户对歌曲的下载、收藏、播放以及评论等相关操作来评估歌曲的流行度，通过对流行度降序排序，选择前 n 首歌曲以榜单的形式推荐给用户。） 6.用户中心界面增加一个收藏、最近播放模块、我的评论模快 7.在搜索栏可以精准搜索各区 8. 系统的后台需要对用户信息、收藏信息、下载信息、播放信息、推荐信息、评论信息、歌曲信息、点赞信息等进行管理。 系统用户功能包括我的收藏、最近播放、热门推荐、新歌推荐、个性化推荐、歌曲搜索、排行榜、歌曲评论、歌曲/评论赞踩功能。（大致类似网易云音乐、爬取数据量（歌曲）不于8千，所有歌曲均能点击播放，不能使用链接

微信小程序开发

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。

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

WOT，Word Of Tech峰会，是由51CTO重磅打造的高端技术盛会，关注趋势与变革，洞察创新与实践，推动发展与创新，搭建技术与思想自由交流的平台

协同过滤音乐推荐 (Docker 部署） 协同过滤 音乐推荐 深度学习 音乐检索 Docker @[toc] 介绍 项目主要工作在 Million Song Dataset 数据集下基于 Python 的 scikit-surprise 库实现了基于协同过滤的音乐推荐，还有用 CNN (卷积神经网络) 实现相似音乐推荐。 其中，协同过滤主要基于 Python scikit-surprise 库的 写的协同过滤算法， 所采用的数据集的原因，协同过滤出来的指标比较低，系统中协同过滤的结果采用三个算法输出的结果投票。 另外就是参照下面的参考项目做了基于深度学习的音乐推荐，该项目主要实现相似相似旋律的音乐推荐。其主要通过 CNN 对音乐音频信息进行特征提取，然后对提取后的特征向量与实现保存好的一些音乐特征向量进行相似度匹配，将相似度最高的几首音乐作为推荐结果。该方法可以用于音乐检索，音乐防抄袭

资源包含文件：论文word+任务书+开题报告+开题答辩PPT+项目源码及数据库文件+项目截图 基于大数据的音乐推荐系统是为了给听众推荐符合内心喜好的个性化系统。系统提供的功能有，音乐管理：管理员可以添加删除音乐，音乐查找：用户可以在系统中自行查找想要听的歌曲，音乐推荐：系统在收集了用户的行为数据之后为用户个性化推荐音乐，用户管理：管理员可以对用户进行删除，评论管理：管理员可以对评论进行删除，音乐下载：用户可以自行下载个人喜欢分歌曲。 本系统部署在开源大数据平台hadoop3.5之上，搭配的spark2.2也为开源免费。后端使用的关系型数据库为mysql。开发软件使用的是eclipse社区版、pycharm社区版和其他一些免费开源软件。前端采用spring和ssm，技术已经较为成熟。综上所述，在软件使用成本上进行分析是完全可行的。 详细介绍参考：

人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐 人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐