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基于SSM框架的JSP协同过滤音乐推荐系统设计

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简介：
本项目基于SSM框架构建了一个JSP协同过滤音乐推荐系统，采用用户行为数据进行个性化音乐推荐，提升用户体验。 管理员角色包含以下功能：管理员登录,音乐管理,添加音乐,评论管理,用户管理等功能。 用户角色包含以下功能：首页,发现音乐,注册用户,验证码,收藏音乐,评价音乐,查看收藏,个性化推荐,新碟上架等功能。 使用的技术框架包括 HTML+CSS+JavaScript+jsp+mysql+Spring+mybatis 管理员账号/密码示例为：testadmin@example.com /123456 用户账号/密码示例为：testuser@example.com /123456 运行环境要求 jdk1.8/jdk1.9，IDE 环境可以使用 Eclipse,Myeclipse,IDEA等。Tomcat环境建议使用 Tomcat8.x/9.x。

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  • 基于SSM框架的JSP协同过滤音乐推荐系统设计
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    本项目基于SSM框架构建了一个JSP协同过滤音乐推荐系统，采用用户行为数据进行个性化音乐推荐，提升用户体验。 管理员角色包含以下功能：管理员登录,音乐管理,添加音乐,评论管理,用户管理等功能。 用户角色包含以下功能：首页,发现音乐,注册用户,验证码,收藏音乐,评价音乐,查看收藏,个性化推荐,新碟上架等功能。 使用的技术框架包括 HTML+CSS+JavaScript+jsp+mysql+Spring+mybatis 管理员账号/密码示例为：testadmin@example.com /123456 用户账号/密码示例为：testuser@example.com /123456 运行环境要求 jdk1.8/jdk1.9，IDE 环境可以使用 Eclipse,Myeclipse,IDEA等。Tomcat环境建议使用 Tomcat8.x/9.x。
     
  • 基于SSM框架的协同过滤算法图书推荐系统.zip
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    本项目为一个基于SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化图书推荐功能。 基于SSM协同过滤算法的图书推荐系统.zip包含了使用Spring、Spring MVC和MyBatis框架实现的一个图书推荐系统项目，该项目采用了协同过滤算法来为用户提供个性化的书籍推荐服务。
     
  • 基于Java SSM框架的协同过滤算法图书推荐系统
    优质
    本项目为一个基于Java SSM框架开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化书籍推荐功能。 本段落介绍了基于协同过滤算法的图书推荐系统的设计与实现。在研究“互联网+”战略背景下行业信息化现状及存在的问题的基础上，探讨了传统图书推荐管理系统的局限性。文中采用Java语言、SSM框架以及MySQL数据库构建了一个BS模式的应用系统，功能模块包括首页、用户和个人信息管理、书籍管理等，旨在优化用户体验和提高业务与工作效率。 该系统适用于从事信息系统设计和开发的技术人员，尤其是对Java语言、SSM框架及MySQL数据库有一定基础的开发者。使用场景主要是改善现有的图书推荐服务质量，通过智能化管理和个性化的推荐机制增强用户粘性，并提升系统的使用率和技术支持能力。 成功部署并应用此系统证明了协同过滤算法不仅能有效促进图书资源的合理分配和利用，还能显著提高管理水平和服务质量，具有很高的推广价值。
     
  • 基于Web的音乐推荐系统（协同过滤、Python和MySQL）
    优质
    本项目开发了一种基于Web的音乐推荐系统，利用协同过滤算法结合Python编程语言与MySQL数据库技术，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 系统基于协同过滤算法实现，包括用户协同过滤和物品协同过滤。 该系统采用Django2、Python3.7、MySQL及SQLite数据库，并结合Bootstrap3进行开发。技术文档与README文件内容详尽，包含相关论文资料。
     
  • 基于协同过滤算法的音乐推荐系统源码
    优质
    本作品为基于协同过滤算法设计的音乐推荐系统源代码，旨在通过分析用户听歌记录和偏好，为用户提供个性化音乐推荐服务。 基于协同过滤算法的音乐推荐系统使用了Springboot+mybatis作为后端框架，并采用Vue作为前端框架，数据库则选择了MySQL。该系统的推荐功能采用了协同过滤方法进行实现。整个系统包括三个部分：前台用户使用的界面、后台管理员登录及管理系统和用户管理登录系统。
     
  • 基于用户画像和协同过滤的音乐推荐系统（Python）
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    本项目开发了一款利用Python语言实现的音乐推荐系统，结合了用户画像及协同过滤算法，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 本项目结合基于用户的协同过滤算法与用户画像技术进行音乐推荐，旨在提高推荐列表的质量。系统在Windows平台上搭建，并使用Python3实现各项功能；数据存储采用MySQL数据库，通过Django框架连接系统的前后端。 使用的数据集来源于kaggle平台上的KKBox举办的“KKBoxs Music Recommendation Challenge”比赛的公开数据集。KKBox作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最为全面的亚洲流行音乐库，包含超过3000万首歌曲。 针对该数据集，我们采用SVD矩阵分解技术进行相似度计算和分析。通过已有的用户评分情况来评估用户的喜好因子及其在各歌曲中的体现程度，并根据这些分析结果预测新的评分值以生成推荐列表。
     
  • 基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法音乐推荐系统源码
    优质
    这是一个采用Spring Boot和Vue技术栈开发的音乐推荐系统源码项目。系统核心实现了协同过滤算法以提供个性化的音乐推荐服务。 项目概述：本音乐推荐系统基于协同过滤算法开发，并采用SpringBoot+Vue技术栈进行构建。整个项目包含896个文件，主要使用JavaScript语言编写，同时结合了Java、Vue、HTML及CSS等多种编程和技术资源。具体文件类型包括238张jpg格式的图片资源、132个JavaScript文件、115首mp3音乐作品以及104份Java源代码等；此外还有84个Vue单文件组件和62个SCSS样式表，另有配置用的XML文档共22份及数据存储用JSON文件8份以及其他辅助性质的各类文件。该系统以用户个人偏好为设计核心，致力于提供个性化的音乐推荐服务，充分展示了现代Web应用在敏捷开发与前沿技术领域的卓越能力。
     
  • SpringBoot+Vue基于协同过滤算法的音乐推荐系统代码.zip
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    这是一个结合了Spring Boot和Vue.js技术栈，并采用了协同过滤算法实现个性化音乐推荐功能的项目。该项目旨在帮助用户发现符合个人喜好的音乐，包含了后端服务与前端界面的完整源码。 本音乐推荐系统采用Spring Boot与Vue技术栈进行开发。前端部分使用Vue框架构建用户界面及后台管理系统；后端接口则通过Spring Boot结合MyBatis实现，并且整个系统的数据存储采用了MySQL数据库。 该音乐网站的核心算法是基于协同过滤，旨在为用户提供个性化的歌曲推荐服务。从架构上看，它是一个前后端分离的应用程序：前端负责提供良好的用户体验和交互界面设计，而后端则是处理业务逻辑、与数据库进行通信的关键部分。
     
  • Python音乐推荐系统（基于协同过滤算法）Django框架与MySQL数据库源码下载
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    本项目为一个基于Python的音乐推荐系统，采用Django框架和MySQL数据库，结合协同过滤算法实现个性化音乐推荐。提供完整源代码下载。 一、开发技术：PyCharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python 3.x版本、Django框架 二、项目概述： 本系统名为“UserProfile_MusicRecommend”，采用基于用户画像及协同过滤的音乐推荐算法，旨在提高推荐列表的质量。 1. 将用户的偏好数据与协同过滤技术结合，通过分析用户的行为和喜好来提升个性化推荐的效果。 2. 该系统的开发环境为Windows操作系统，并使用Python3语言编写。数据库方面选择了MySQL或sqlite3进行存储管理；前后端的集成则借助Django框架完成。 3. 数据来源是Kaggle平台举办的KKBox音乐推荐挑战赛中的公开数据集，具体采用的是Last.fm Dataset-360K Users版本的数据集合。作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，KKBOX拥有庞大的曲库资源和用户基础。 4. 在处理这些海量信息时，我们利用SVD矩阵分解技术来计算不同元素之间的相似度，并通过已有的评分记录分析出每个用户的偏好因素及歌曲所包含的特征值；最终依据上述模型预测潜在的新评价结果。