1. 研究目的与意义
背景：
伴随着社会的发展，互联网的科技发展不断在进步。现如今是一个信息爆炸的时代，有用的信息、无关的信息...其中不乏很多有益信息被无用信息覆盖掉。人们常常在浏览器页面查阅时，总是会有一些无用的广告弹出，浪费了人们的时间。互联网的出现给人们的生活带来了很多便利，也提高了人们的生活质量。各种网店里种类繁多的商品，网站的电影、视频、音乐等，数百页呈现的搜索结果，依靠目前信息检索方法——门户网站和搜索引擎，只能从海量数据中检索出很小一部分比较热门的信息。这部分信息大多数是近期的，用户点击量较大，公众感兴趣的。而一些冷门的，不是特别新颖的信息无法被一般用户检索到，但它们也确确实实存在在互联网的空间里。
对用户来说，如何从如此大量的信息中找到自己喜爱的信息。作为网站内容的提供方，怎样让网站信息的信息更好的呈现到用户面前，让用户喜欢这些内容，是一件较为困难的事情。为了弥补这一领域的空缺，很多公司开始开发推荐系统，推荐系统将会结合用户的喜好，去网站中寻找那些符合用户喜好的信息，将他们呈现给用户。 普通门户网站的首页日趋复杂，想要呈现给用户的信息很多，但首页容量是有限的，日趋增多的信息无法都从首页上显示出来，精华的内容有时候也不能吸引到用户的眼球。搜索引擎的出现，能让用户通过搜索引擎输入自己喜欢的关键字，来搜寻喜欢的内容。然而，用户的知识是有限的，如果一样东西用户喜欢，但用户之前没有见过的话，用户也无法输入这样的关键词，因此搜索引擎对于这种情况也就无能为力了。为了解决用户喜欢的东西与这样东西可能不在用户的知识范围之内这个问题，推荐系统应运而生。例如，人们在网络上就可以听音乐，不再像之间的旧cd或磁带。但是从海量的歌曲库中找到自己钟意的音乐变得困难起来，大多音乐信息的利用率逐渐降低。应对这种现象，便有了个性化推荐的技术。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
对协同过滤技术的研究，深入学习近邻相似的算法，掌握协同过滤推荐技术实现的步骤，并结合ssm框架设计完成一个音乐推荐的系统。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
本课题在查阅文献的基础上，基于java平台，采用ssm（spring springmvc mybatis）技术和基于协同过滤算法实现为用户提供在线音乐系统平台，通过浏览器在网站上直接检索音乐、收听音乐等功能个性化音乐推荐系统的设计。
4. 参考文献
[ 1]李家宇,邓良益,张慧芳,刘亮君,陈李想.基于大数据的个性化音乐推荐系统仿真[j].信息与电脑(理论版),2019,31(19):67-68 71.
[2]鲍美英,申晋祥.基于android的音乐推荐系统的设计与实现[j].山西大同大学学报(自然科学版),2019,35(04):32-33 87.
[3]梁一敏. 基于精彩评论的混合音乐推荐系统研究[d].云南财经大学,2019.
5. 计划与进度安排
(1) 2022.1.10----2022.3.5 查阅资料，撰写并提交开题报告
(2) 2022.3.6 ----2022.3.20需求分析,概要设计
(3) 2022.3.21----2022.5.16详细设计、代码编写
