| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 推荐系统主要机制 | 第16-20页 |
| 2.1.1 基于协同过滤的推荐 | 第16-19页 |
| 2.1.2 社会化推荐 | 第19-20页 |
| 2.2 音乐推荐技术 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于协同过滤的推荐 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 融合社交信息的基于图的协同过滤改进算法设计 | 第24-36页 |
| 3.1 关键问题描述 | 第24页 |
| 3.2 融合社交信息的基于图的协同过滤改进算法 | 第24-29页 |
| 3.2.1 基于图的协同过滤算法回顾及问题分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 改进算法描述 | 第25-29页 |
| 3.3 推荐效果测评 | 第29-34页 |
| 3.3.1 评估指标 | 第29-31页 |
| 3.3.2 实现结果分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于社交信息的音乐推荐系统的设计与实现 | 第36-58页 |
| 4.1 音乐推荐系统的需求分析 | 第36页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第36-46页 |
| 4.2.1 整体架构设计 | 第37-38页 |
| 4.2.2 系统功能设计 | 第38-40页 |
| 4.2.3 数据库设计 | 第40-46页 |
| 4.3 主要功能模块设计与实现 | 第46-52页 |
| 4.3.1 单曲推荐模块 | 第47-49页 |
| 4.3.2 歌单推荐 | 第49-51页 |
| 4.3.3 好友推荐 | 第51页 |
| 4.3.4 本周热榜推荐和艺术家推荐 | 第51-52页 |
| 4.4 系统实现与测试 | 第52-56页 |
| 4.4.1 系统环境描述 | 第52页 |
| 4.4.2 效果展示 | 第52-54页 |
| 4.4.3 实验测评 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |