社会化智能音乐发现系统设计与实现.docx

该【社会化智能音乐发现系统设计与实现 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【社会化智能音乐发现系统设计与实现 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。社会化智能音乐发现系统设计与实现
随着互联网的发展和普及，音乐交流日益普及，而智能音乐发现系统的出现，进一步推动了音乐的共享，出现了更多优秀的音乐作品。因此，设计和实现一个社会化智能音乐发现系统，可以更好地推荐适合用户口味的音乐，具有良好的应用前景。
一、系统需求分析
社会化智能音乐发现系统的主要需求如下：
：系统需要在用户注册时，了解用户音乐口味和兴趣喜好，以便之后的推荐系统能够更加符合用户需求。
：系统可以从各大音乐平台获取音乐信息，如歌曲的名字、歌手、专辑、风格、评价等信息，并进行分析。
：系统需要有音乐数据的存储管理功能，因为音乐数据的量非常大。
：系统需要设计一种适合社交方式的智能推荐算法，可以为用户推荐出符合用户喜好的优质音乐，推荐相关用户好听的音乐。
：系统需要实现用户之间的社交功能，如好友推荐，评论交流等。
二、系统实现方案
系统实现的主要方案如下：
：采用前端开发框架Vue进行开发，使用户交互更加灵活。
：后端采用Spring Boot + MyBatis框架进行开发，采用MySQL作为数据存储介质。
：可以采用机器学习算法，如决策树、朴素贝叶斯或神经网络算法。
：一般采用关系型数据库进行数据的存储管理，如MySQL、Oracle或SQLServer。
：目前比较流行的智能推荐算法有基于CF的协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于深度学习的神经网络算法等。
：可以采用WebSocket技术实现实时推送，用户可以立即收到好友发来的消息、评论、艺人更新等信息。
三、系统实现细节
: 通过统计分析用户历史播放记录，查询每日播放量最高的前十首歌曲作为用户的口味分析服务，也可以采用其他机器学习算法，以此来建立用户音乐风格的模型。
: 从多个音乐平台采集数据，对采集到的音乐数据进行分析和筛选，并存储到数据库中。
: 建立音乐库来存储所有的音乐数据，建立音乐索引以提高数据检索速度。
: 可以采用基于协同过滤算法的推荐系统，为用户推荐与自己口味相似的音乐。
：为了让用户间相互分享音乐研究成果，开发人员开发了朋友圈和私信功能，可以分享自己的听歌心情，发表评论，及时了解好友动态。
四、系统使用效果
通过以上的系统设计和实现，社会化智能音乐发现系统可以为用户推荐符合他们口味的音乐，方便用户快速找到自己喜欢的音乐，并可以与好友们分享自己的收音机心得，而且这样的推荐还可以让用户了解到很多未知的音乐作品，使用户的视野更加广阔和开阔。因此，该系统应用前景广泛，可以应用于音乐平台、社交平台、在线广播中等，有很大发展前景。