【开题报告】基于用户与文本的混合音乐推荐系统设计与实现

题    目

基于用户与文本的混合音乐推荐系统设计与实现

一、选题背景（综述本课题研究现状、选题目的及意义）

如今互联网已经成为了我们生活密不可分的一部分，互联网的迅猛发展给人们带来越来越多的未知的信息，满足了人们在这个信息时代对于信息的大量需求，人们可以获得非常丰富的信息资源，但爆炸式的信息也带来了信息过载问题。大量的无效信息使得我们无从下手，不知道应该如何去选择，反而浪费了人们的选择时间。

推荐方法是整个推荐系统中关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。例如，网易云音乐采用基于用户的行为数据将歌曲分类匹配在海量的用户数据，比如行为记录中对用户进行划分，对同一群体的用户推荐其他用户喜欢的音乐。这其中需要给音乐分类并建立评分细则、建立用户模型、寻找相似用户，实现"盲听"。此外，协同过滤推荐是市面上很常见的推荐系统，但是，协同过滤也会带来冷启动问题。对于新用户，由于没有相关行为或者行为很少，无法获得该用户的兴趣偏好，因而无法进行有效的推荐。还有马太效应，即强者愈强、弱者愈弱的现象。

本毕业选题拟采用的基于用户与文本的混合音乐推荐系统是期望利用多个推荐算法协同合作，避免单个算法存在的问题，更好地为用户做推荐，提升推荐质量和用户体验。它是主动的，人们不需要了解大量的信息，系统就会主动向用户推荐。音乐推荐系统是通过收集用户的个人属性、行为记录等等，根据用户信息和音乐数据特征，分析并推测出用户的潜在喜好和可能感兴趣的歌曲，对于某些有选择困难症的用户给予了很大的帮助，用户在选择判断的时候能减少很多的时间。同时，它可以解决单一算法产生的问题。比如冷启动问题、数据稀疏性问题，由于很多推荐应用场景涉及到的目标数量巨大，比如头条有百亿级规模的文章、淘宝有千万级的商品，这导致用户行为稀少，对于同一个目标，只有很少用户有相关行为，这让构建推荐算法模型变得非常困难、马太效应、灰羊效应，指某些用户的倾向性和偏好不太明显，比较散乱，没有表现出对具备某些特征的标的物强烈的偏好，在协同过滤推荐算法中，这种偏好性不强的用户跟其他用的相似度都差不多，选择不同的相似用户没啥差别，因此推荐效果不是特别好、投资组合效应，由于从不同渠道获得的标的物是非常相似的，推荐系统可能会推荐非常相关的标的物给用户，但对用户来说，这些相关的标的物是重复的、无价值的。在新闻头条、抖音短视频、快手类似的推荐中这种情况是经常发生的。

二、研究目标和内容

2.1研究目标

本毕业设计选题拟设计实现一个基于用户与文本的混合音乐推荐系统。系统的主要功能分别对于用户和管理员。用户需要登录注册，用户可以查看歌曲信息、可以收藏歌曲，系统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，采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; 对有歌词信息的歌曲，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，根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲，从而实现个性化的音乐推荐。而后，用户可以听歌、下载歌曲、退出系统。管理员也需要登陆注册，管理员可以对用户进行管理，可以查看用户，搜索用户，删除用户，也可以对歌曲进行管理，可以查看歌曲，添加歌曲，删除歌曲，搜索歌曲。

2.2主要研究内容

1.主要功能模块分为用户注册登录，用户首页，我的音乐（我的收藏，下载，播放），个性化推荐模块，用户管理，歌曲管理。

2.推荐部分为本系统的核心，单一推荐方法会产生弊端，而混合推荐系统可以有效的避免。该系统推荐分为基于用户的协同过滤推荐算法和基于异构文本网络的词嵌入。

3.对于基于用户的协同过滤推荐算法：该算法的基本思想就是对给定的目标用户，通过计算用户的相似度找到与其具有相似行为的其他用户，即邻近用户，然后将邻近用户的喜好推荐给目标用户。为实现最终基于用户兴趣的音乐推荐，系统会依据用户对歌曲的一些操作行为，比如将喜欢的歌曲加入收藏的歌单等等，运用该算法找出与目标用户类似的邻近用户，通过分析邻近用户的兴趣偏好，预测目标用户可能感兴趣的歌曲，进行个性化的推荐。对于基于异构文本网络的词嵌入，首先提取歌词，对歌词进行分词处理，然后列出所有词，对词频进行计算，并计算出词频向量。是用公式计算余弦相似度，推荐相似度高的歌曲。

三、研究方案

3.1研究方法

1.用户注册登录模块：案例分析法

2.用户首页模块：文献调查法、案例分析法

3.我的音乐模块（我的收藏，下载，播放）：文献调查法、案例分析法

4.个性化推荐模块: 文献调查法、案例分析法、访谈法

5.用户管理模块: 文献调查法

6.歌曲管理模块: 文献调查法

3.2实施步骤

1.用户注册登录模块：用户注册登录模块是大部分项目所设计的，借鉴以前所完成的项目和网上的其他项目完成

2.用户首页模块： 需要借助其他项目的思路，以及本项目任务书的要求，前期进行的需求分析，确定用户首页模块

3.我的音乐模块（我的收藏，下载，播放）：主要参考现有案例，比如网易云音乐和QQ音乐以及网上现存的个人设计的音乐系统进行类比，最终确定我的音乐模块需要有我的收藏，下载，播放三个功能模块

4.个性化推荐模块: 上网查阅资料文献，先确认个性化推荐的原理，了解现存的多种个性化推荐算法。了解优缺点，再了解本系统的推荐算法—混合推荐，即采用协同过滤推荐算法以及基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性的优缺点。再查资料了解算法的如何实施，算法的原理，学习如何实施算法以及可行性。

5.用户管理模块，歌曲管理模块: 参考文献以及案例，了解自己的需求，设计出对于用户和歌词的管理

技术选型：

采用SSM框架，SSM由（Spring+SpringMVC+MyBatis）组成。成本低，Spring框架是企业型开发使用的成熟的开源框架，节省成本。利用SSM可以节省开发时间，它具有典型的三层结构MVC，允许开发人员降低重新开发的复杂的问题，及时更改解决方案，减少开发时间和成本。平台采用IntelliJ IDEA，操作简便，功能齐全，是常用的java开发工具。数据库采用MySQL，操作简便，运行快。

3.3拟解决的主要问题及措施

1.推荐系统设计是否足够优化

解决方法:上网查找目前存在的音乐推荐系统的推荐方式，确认自己的算法是否正确是否可优化

2.推荐系统算法的设计是否合理，自己对于推荐系统的规划是否合理，两部分推荐方法的可行性。

解决方法：进一步查阅资料，了解其他系统。实施的过程中查看是否可行。

3.对于基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性的设计思路是否正确

解决方法：进一步查阅资料，进行学习，实施过程中的可行性。导师给出的意见。

4.数据库表结构的设计是否合理，由于数据库很多数据都需要存储在数据库中，在以后的开发中，会遇多问题。

解决方法:通过在网上搜索关于数据库设计的文章和视频，最优化设计数据库表的结构。

5.系统实现是否顺利，是否能按照预期的系统设计实现

解决方法:上网查阅资料，并在前期巩固自己的能力，提升实现水平。在设计的时候切实际，上网查阅资料，力求设计的合理。

四、进度计划（按月编制）