1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和数字音乐的普及，音乐推荐系统在帮助用户发现新音乐、提升用户体验方面扮演着越来越重要的角色。
传统的音乐推荐系统往往基于大众的喜好进行推荐，缺乏对用户个性化需求的深入挖掘，导致推荐结果与用户实际偏好存在较大偏差。
本课题旨在开发一种个性化歌曲推荐系统，以提高歌曲推荐的准确性和用户满意度。
2. 本选题国内外研究状况综述
个性化音乐推荐系统是推荐系统领域的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内在音乐推荐系统领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.音乐数据收集与预处理:收集大量的音乐数据，包括歌曲信息、用户信息、用户行为数据等，并对数据进行清洗、转换、特征提取等预处理操作，为后续的推荐算法提供高质量的数据基础。
2.用户画像构建:分析用户的听歌历史、收藏列表、评分记录等数据，结合用户基本信息，构建多维度的用户画像，包括用户的音乐偏好、情感倾向、使用习惯等，为个性化推荐提供依据。
3.音乐特征分析:分析音乐的旋律、节奏、歌词等特征，提取音乐的风格、情绪、主题等语义信息，为推荐算法提供更丰富的特征维度。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献，了解个性化推荐系统、音乐信息检索、推荐算法等方面的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为课题研究提供理论基础和参考方向。
2.数据收集与分析:从公开数据集、音乐平台API、网络爬虫等途径获取音乐数据和用户数据，并对数据进行预处理、特征分析、统计建模等操作，为推荐算法的设计提供数据支持。
3.系统设计与实现:根据需求分析，设计个性化歌曲推荐系统的架构、功能模块、数据库模型等，并选择合适的开发语言和工具进行系统实现，包括用户界面设计、推荐算法实现、数据库连接等。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的音乐特征提取:探索深度学习技术在音乐特征提取方面的应用，例如使用卷积神经网络提取音乐的声学特征，使用循环神经网络学习音乐的时序信息，以提高音乐特征表达的准确性和有效性。
2.多源异构数据的融合推荐:将用户行为数据、音乐内容数据、社交关系数据等多源异构数据进行融合，构建更全面的用户画像和音乐模型，以提高推荐的精准性和多样性。
3.结合用户情感因素的推荐:探索用户情感因素对音乐推荐的影响，例如分析用户听歌时的情绪变化，将用户的情感状态作为推荐算法的输入特征，以提高推荐的个性化程度和用户满意度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓东,郭茂祖,李斌,等.融合LDA主题模型与情感分析的个性化音乐推荐[J].计算机应用,2018,38(1):176-182.
2.张乐,李艳,马龙龙.基于Spark平台的混合音乐推荐系统[J].计算机应用,2018,38(4):1007-1013.
3.刘畅,王晓峰,黄浩.一种基于用户音乐DNA的个性化音乐推荐系统[J].计算机应用研究,2017,34(12):3645-3650.
