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

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：

音乐推荐系统 分析了一个包含 7.17 亿个评分的数据集，并为用户开发了音乐推荐系统。 生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。

自由音乐存档音乐分析体裁预测和歌曲推荐 项目说明：Spotify和Shazam等创新型公司以非常聪明的方式利用音乐数据为用户提供出色的服务。 他们使用推荐算法和自动类型分类，这极大地有助于增加用户体验。 通过该项目，我们旨在在提供音乐功能时执行流派分类和音乐推荐的任务。 我们的主要目标是为Spotify和Pandora等公司创建音乐推荐系统和播放列表生成器。 音乐风格的推论虽然似乎是人类头脑的先天性，但对于机器学习社区而言仍然是一项艰巨的任务。 我们使用了各种机器学习算法来实现我们的目标。 我们利用诸如Logistic回归，朴素贝叶斯分类器，神经网络和随机森林分类器之类的分类算法来识别音乐曲目的流派。 我们还应用了K-means聚类算法来创建歌曲簇，并推荐用户最可能喜欢的歌曲。 储存库内容： 音乐分析和体裁预测 项目报告 项目文件： 探索性数据分析（InitialEDA.ipynb）

python推荐系统合集含10套源码（探探项目、自动车牌推荐系统、网易云音乐推荐系统、电影推荐系统、商品top50推荐系统、基于知识图谱的推荐功能系统、新闻推荐系统采集自今日头条 ）.zip

音乐推荐系统 一种音乐推荐系统，可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘（ALS）学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。

混合音乐推荐系统——Track Stacking——毕业设计(Demo) 本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放，下载以及收藏行为记录，进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文)，通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性，进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。

CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如