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基于Spring Boot开发的个性化音乐推荐系统后端部分

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简介：
本项目为一款基于Spring Boot框架构建的个性化音乐推荐系统的后端实现，致力于提供高效、个性化的音乐服务。 基于Spring Boot构建的个性化音乐推荐系统后台部分 本项目为小型个性化音乐推荐系统的在线层后台业务代码实现，采用Spring Boot与Mybatis技术栈。 **环境要求** - SpringBoot版本：2.7.x - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL5.7 **后端开发步骤** 下载并解压仓库中的项目文件至本地计算机。随后在IDEA中以Maven项目的格式导入该项目，并正确配置各源码与资源文件的标识。 以上内容仅供参考学习之用，严禁商业用途。

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  • 基于Spring Boot开发的个性化音乐推荐系统后端部分
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    本项目为一款基于Spring Boot框架构建的个性化音乐推荐系统的后端实现，致力于提供高效、个性化的音乐服务。 基于Spring Boot构建的个性化音乐推荐系统后台部分 本项目为小型个性化音乐推荐系统的在线层后台业务代码实现，采用Spring Boot与Mybatis技术栈。 **环境要求** - SpringBoot版本：2.7.x - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL5.7 **后端开发步骤** 下载并解压仓库中的项目文件至本地计算机。随后在IDEA中以Maven项目的格式导入该项目，并正确配置各源码与资源文件的标识。 以上内容仅供参考学习之用，严禁商业用途。
     
  • 基于Spring Boot的在线音乐推荐系统
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    本项目是一款基于Spring Boot框架开发的在线音乐推荐系统，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。通过分析用户听歌记录和偏好，智能推送符合喜好的歌曲与专辑，增强用户体验。 本系统的开发目的是为了吸引学生、群众等用户在众多的个性化音乐推荐中探索，并创建一个平台供他们搜索个性化的音乐并聆听自己喜欢的作品。系统的主要目标是实现歌曲搜索功能，音乐标签分类，用户选择偏好标签，根据这些信息进行音乐推荐，同时提供问卷调查和公告查看等功能。这样可以促进用户之间的信息交流。 该系统主要面向两类使用者：普通用户与系统管理员。对于普通用户而言，他们可以通过登录注册、分页显示结果等方式使用系统的各项功能；例如歌曲搜索、按照音乐标签分类浏览作品、选择个人偏好标签等，并且能够对喜欢的音乐进行评分和评论，在榜单中查看热门曲目或通过算法推荐来发现新歌。 系统管理员则负责管理用户信息，处理问卷调查的结果以及审核留言内容。此外，他们还需要维护友情链接列表、调整各种标签设置及更新公告等内容以确保平台正常运行并满足用户的多样化需求。
     
  • 个性化的音乐推荐系统.docx
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    本文档探讨了一种基于用户行为和偏好分析的个性化音乐推荐系统，旨在为用户提供更加精准、个性化的音乐体验。通过深度学习算法优化推荐效果，增强用户体验。 参考使用，欢迎下载。
     
  • 个性化音乐推荐系统的文档.docx
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    本文档探讨了一种基于用户行为和偏好分析的个性化音乐推荐系统设计与实现方法，旨在为用户提供更加精准、个性化的音乐推荐服务。 随着互联网的发展，我们的生活方式已经发生了彻底的变革，并且融入了日常生活的方方面面，包括交流、出行、消费以及娱乐等领域。与此同时，音乐数据也在不断增长变化中。当用户访问一个音乐网站时，如何能够迅速找到自己想要聆听的歌曲呢？个性化推荐系统可以满足这一需求。 本课题研究了一个基于个性化的推荐系统，在后端使用了基于用户的协同过滤算法，并在前端采用了Spring+SSM框架来构建该系统。数据库方面，则结合关系型数据库MySQL和大数据数据库进行数据存储与管理。通过收集用户行为数据，然后将其传输到后台处理并利用基于用户的协同过滤算法来进行音乐推荐。 研究过程中，我们从网易云音乐网站上爬取了大量数据（包括歌曲信息、歌手资料等），并对这些原始数据进行了清洗和筛选以确保其有效性。最终将超过六千条的数据存储进数据库后，采用上述提到的个性化推荐算法来预测用户可能感兴趣的音乐作品。随着大数据量的增长以及人们对高质量音乐需求的增加，在不久的将来，个性化的推荐系统必将大放异彩。 关键词：音乐推荐；基于用户的协同过滤；数据爬取与处理；推荐系统
     
  • 基于Spring Boot开发的个人性格测试系统（含前端与后端）
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    本项目是一款基于Spring Boot框架打造的个人性格测试系统，集成了前端展示和后端处理功能，旨在为用户提供个性化的性格分析服务。 一、项目介绍 本项目是一套基于Spring Boot实现的个人性格测试系统，主要针对计算机相关专业的学生（特别是正在进行毕业设计的学生）以及需要进行实战练习的Java学习者。该项目包含完整的源码及数据库脚本，并且可以直接用于毕业设计。所有代码都经过严格的调试和测试，确保可以顺利运行。 二、技术实现与开发环境 使用的技术包括：Spring Boot + Shiro安全框架 + Thymeleaf 模板引擎 + Layui前端框架 开发工具：IntelliJ IDEA, JDK, MySQL数据库, Maven构建工具等 三、系统功能介绍 该系统通过用户的答题情况匹配相应的性格分析表，实现了用户登录和注册以及个人性格评测等功能。管理员可以通过后台管理系统对各项功能进行管理，具体包括试题管理、测试者信息维护、普通用户数据管理和菜单配置等内容。
     
  • 个性化音乐推荐系统的設計與實現.pdf
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    本文档探讨了个性化音乐推荐系统的设计与实现方法，结合用户行为数据和机器学习算法，旨在提升用户体验和满意度。 个性化音乐推荐系统设计与实现.pdf 由于文档名称重复，请假设您提到的“个性化音乐推荐系统设计与实现.pdf”实际上代表了多份不同的内容或版本。如果需要具体讨论该主题的内容、结构或者任何相关细节，可以继续进行交流而不涉及上述提及的具体联系方式或其他链接信息。
     
  • Python开发的音乐推荐系统.rar
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    该资源为一个基于Python编写的音乐推荐系统项目文件，包含代码及文档说明，旨在通过数据分析和算法实现个性化音乐推荐。 资源珍贵，请给予更多鼓励和支持。
     
  • 音乐推荐平台：基于PHP的音乐系统
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    这是一款基于PHP开发的音乐推荐平台，旨在为用户提供个性化的音乐播放和推荐服务。系统功能全面，界面友好，支持用户上传、分享及评论歌曲。 基于PHP的音乐推荐平台是一个利用技术手段为用户个性化推荐音乐的系统。该项目的核心目标是创建一个用户友好且功能丰富的在线音乐服务平台，通过分析用户的听歌习惯来提供定制化的音乐体验。 在构建过程中，JavaScript作为前端开发的主要语言，提供了动态交互界面。为了搭建基础架构，首先需要将music.sql导入到MySQL数据库中。“music.sql”包含了平台所需的所有表结构和初始数据，包括用户信息、歌曲详情以及播放历史等关键数据集。然后，在支持PHP的服务器环境中上传“music”文件夹中的所有内容至Web根目录（通常是“www”或类似名称）。该文件夹包含处理请求与数据库交互的PHP代码，构建界面所需的HTML及CSS文件，并可能包括实现动态效果和用户互动功能的JavaScript脚本。 前端页面由HTML定义结构、CSS设计样式以及JavaScript响应用户的操作组成。例如，在音乐推荐平台中，这些技术被用来执行搜索、播放控制等核心任务。后台管理部分则为管理员或系统维护人员提供了额外的功能，如用户管理和歌曲信息更新，并且通常需要通过PHP的session或cookie机制进行安全认证。 在算法层面，该平台可能结合了协同过滤和基于内容推荐的方法来提高个性化音乐建议的质量与多样性。协同过滤依据用户的听歌历史寻找相似偏好者以作出相应推荐；而基于内容的技术则侧重于分析歌曲属性（如类型、时长等）匹配用户喜好。这两种方法的综合应用能够有效地提升用户体验。 综上所述，构建此平台涉及前端开发、后端编程、数据库操作及推荐系统知识的应用与整合。这对于开发者掌握多种技能提供了实践机会，并最终为用户提供了一种独特的音乐发现方式。
     
  • 基于Spring Boot和Mahout的推荐系统（RS）
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    本作品构建于Spring Boot框架之上，并集成Apache Mahout机器学习库，旨在开发高效精准的推荐系统，以满足用户个性化需求。 RS 基于SpringBoot 和 Mahout 构建的推荐系统中的 src/main/python/spiderman 文件夹包含一个网络爬虫，用于从 movieLens 获取电影摘要和图片信息。获取一万部电影的信息可能需要几个小时的时间。文本数据可以在 sql/Dump20180509 中找到。 运行 sql/Dump20180509 目录下的文件可以创建 MySQL 表并将数据导入 MySQL 数据库中。同时，通过 util/ImportMovies 和 util/ImportRatings 可以将 .csv 格式的数据从文件系统导入到相应的 MySQL 表内。 为了使用 Mahout 0.13 版本进行项目开发，请下载并将其集成进项目中，或者直接在项目的依赖项中添加所需的 JAR 包。