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面向用户曲类兴趣的个性化音乐推荐方法的研究与实现

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 问题的提出第15页
    1.4 研究目的与意义第15-16页
    1.5 主要研究内容第16-17页
    1.6 论文组织结构第17-18页
第2章 相关技术介绍第18-23页
    2.1 个性化推荐第18页
    2.2 数据模型第18-19页
    2.3 MapReduce第19页
        2.3.1 Hadoop第19页
        2.3.2 MapReduce编程模型第19页
    2.4 Apriori算法第19-21页
        2.4.1 关联规则第19-20页
        2.4.2 Apriori算法第20-21页
    2.5 滑动窗口模型及艾宾浩斯遗忘曲线第21-22页
        2.5.1 滑动窗口模型第21页
        2.5.2 艾宾浩斯遗忘曲线第21-22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 系统的需求分析第23-32页
    3.1 系统需求概述第23-24页
    3.2 系统各模块的需求分析第24-29页
        3.2.1 用户管理模块分析第25页
        3.2.2 歌单管理模块分析第25-26页
        3.2.3 歌曲播放模块分析第26-27页
        3.2.4 歌曲搜索模块分析第27-28页
        3.2.5 歌曲推荐模块分析第28-29页
    3.3 系统非功能性需求分析第29-30页
        3.3.1 系统的高效性第30页
        3.3.2 系统的易用性第30页
        3.3.3 系统的可移植性第30页
    3.4 可行性分析第30-31页
        3.4.1 社会可行性第30-31页
        3.4.2 经济可行性第31页
        3.4.3 技术可行性第31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 系统的总体设计第32-57页
    4.1 系统的设计原则第32-33页
    4.2 系统的运行环境设计第33页
    4.3 系统的逻辑架构设计第33-34页
    4.4 系统的总体功能架构设计第34页
    4.5 系统各模块的详细设计第34-40页
        4.5.1 用户管理模块设计第35-36页
        4.5.2 歌单管理模块设计第36-37页
        4.5.3 歌曲播放模块设计第37-38页
        4.5.4 歌曲搜索模块设计第38-39页
        4.5.5 歌曲推荐模块设计第39-40页
    4.6 数据存储设计第40-49页
    4.7 面向用户曲类兴趣的个性化音乐推荐方法第49-56页
        4.7.1 利用MapReduce框架获取热门音乐标签第49-50页
        4.7.2 利用Apriori算法计算用户曲类兴趣的关联规则第50-54页
        4.7.3 基于滑动窗口模型及艾宾浩斯遗忘曲线建立用户兴趣模型第54-55页
        4.7.4 基于用户兴趣模型与关联规则的歌曲推荐第55-56页
    4.8 本章小结第56-57页
第5章 系统的实现与测试第57-79页
    5.1 系统前台的实现第57-69页
        5.1.1 用户管理模块的实现第57-63页
        5.1.2 歌单管理模块的实现第63-64页
        5.1.3 歌曲播放模块的实现第64-66页
        5.1.4 歌曲搜索模块的实现第66页
        5.1.5 歌曲推荐模块的实现第66-69页
    5.2 系统后台的实现第69-76页
        5.2.1 后台管理首页的实现第69页
        5.2.2 权限管理模块的实现第69-72页
        5.2.3 数据管理模块的实现第72-75页
        5.2.4 系统管理模块的实现第75页
        5.2.5 用户管理模块的实现第75-76页
    5.3 系统测试第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 未来工作展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页

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