基于大数据的电子音乐推荐系统设计

1.1 系统现状

随着网络技术以及计算机的发展，人们逐渐抛弃了CD唱片等硬件设备听歌的习惯，通过网络音乐库搜索音乐，在线收听，可以节约成本，实现随时随地收听的目的。

近年来，随着时代的变迁，经济的飞速发展，我们也已经步入21时代，互联网的时代已经来临，越来越多的人们已经投入互联网的怀抱，从最初的聊天，到如今的视频通话，从开始的线下购物，到如今的网络购物，各式各样的线下交流也逐步的渗透到互联网，互联网在这时形成多元化发展，时代的发展，也造就的电子音乐推荐系统的诞生，使用现代化技术，大数据技术，从而给予我们最贴近的歌曲。数据库是存储大数据信息的一个数据平台，通过一系列操作，进行特殊的数据处理，为我们系统提供一个最重要的铺垫。

多年来，电子音乐推荐系统管理都不是大家重视的地方，近年来，越来越多的电子音乐推荐系统不断涌现，形成多元个性化发展。音乐系统的发展，更加丰富了我们的业余生活。

1.2 系统的研究意义

电子音乐推荐系统成都存在可以使我们用户得到一个更加便捷的音乐欣赏，可以更加方便我们找寻喜欢的音乐，如果我们只是为了听音乐而去听音乐，没有一点欣赏性，那样我们的生活会失去很多的乐趣，同样也会失去更好的技术发展。系统的形成，经过大数据的分析，通过我们在网络上的种种足迹行为，可以给予我们更加喜爱的音乐或故事。

在如今时代飞速发展的时期，我们每个人都不得不为生活所奔波，因此相对空闲时间会更加缺少，电子音乐推荐系统可以帮助我们减少更多不必要的时间，直接导出我们想要的音乐。

充分调研电子音乐推荐系统现状，整理其问题，有针对性地为其下一步的发展提供建议和对策，并结合目前科研进展情况为实施电子音乐的参与者提供具有可执行性和参考意义的方法和策略。

1.3 系统研究内容

通过试验研究，探索和构建基于大数据的电子音乐推荐系统开发模式，分析设计方法，以及操作流程，研究音乐用户浏览行为分析系统的关键技术，处理和分析软件开发和实现方法^[1]。

具体包括：

(1) 研究系统过滤推荐算法，推荐喜欢的音乐。

(2) 设计基于大数据的电子音乐推荐系统的具体功能，实现系统功能的设计、分析、实现。

(3) 对基于大数据的电子音乐推荐系统进行实现，试验，进一步地完善功能，最终完成论文的撰写。

在开发基于大数据的电子音乐推荐系统前，需要分析基于大数据的电子音乐推荐系统的现状，针对目前的现状，提出开发本系统的意义和必要性，然后介绍本系统研究的内容。

数据挖掘是数据库使用的一种执行方式，它使用分类、估计、预测、相关性分组、聚类、复杂数据类型挖掘进行分析。数据挖掘经历了四个步骤，分为电子邮件阶段、信息发布阶段、电子商务阶段、全程电子商务^[6]。

基于大数据的电子音乐推荐系统包括2个模块：

1.  管理员模块：

基于大数据的电子音乐推荐系统管理员功能如下：

（1）   个人密码管理。

（2）   系统公告的管理。

（3）   注册用户管理。

（4）   添加类别信息：对电子音乐推荐系统进行音乐类别的添加。

（5）   类别信息管理：对电子音乐推荐系统音乐类别进行增加，删除等操作。

（6）   音乐信息管理：可以对电子音乐推荐系统已有的音乐进行删除，和增加音频，以及评论行为等操作。

（7）   发布音乐信息：管理员可以在此对音乐进行发布，包括音频，背景，等文字信息。

（8）   安全退出系统：管理员由此安全退出后台界面。

2.  用户模块：

基于大数据的电子音乐推荐系统用户功能如下：

（1）   用户注册：用户再使用系统的时候得先一步进行注册，输入账号、密码、姓名、爱好等信息进行注册。

（2）   用户登录：注册以后，通过注册时的账号密码来进行登录。

（3）   音乐搜索：用户可以通过音乐类别、具体音乐名称进行喜好音乐搜索。

（4）   用户评论：用户在登录以后，在具体歌曲下可以进行评论，从而得到用户行为数据，形成音乐推荐。

（5）   用户收藏：在评论的同时对于喜好的音乐也可以进行音乐收藏，同样可以进行音乐推荐。