1. 研究目的与意义
网络技术的迅速发展给人们带来了愈发丰富的信息，在人们获取信息的同时，大量的无用信息也会对人们的日常生活带来困扰。
在信息过载的大环境下，搜索引擎和推荐系统的出现在一定程度上能很好的解决信息过载所带来的问题。
搜索引擎是被动的去接受用户需求进行信息反馈，而推荐系统则能主动地通过用户的历史行为，来分析用户的喜好，通过分析对于信息的喜好相似度，主动地向用户推荐其感兴趣的内容。
2. 课题关键问题和重难点
本课题研究的主要目标是通过协同过滤算法实现音乐推荐，并且基本的音乐系统的相关功能的实现和完善同样也是关键。
在该系统中要完成对前台，后台的设计，其中推荐功能也是实现的一个关键。
本课题拟完成基于协同过滤的音乐推荐系统的设计与实现。
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着互联网数据的发展和增长，包括数字音乐在内，可以在互联网上访问大量的音乐，音乐信息检索在这一领域是必要的[1]。
当我们在网上搜索信息时，我们可能会遇到太多的信息，这可能会导致搜索过程变得复杂。
推荐和相似度度量系统可以帮助用户在最短的时间内找到相似的数据。
4. 研究方案
1. 系统功能结构1）管理员功能（后台）登录、退出系统用户管理：管理用户信息和密码，进行增删改查歌曲管理：管理歌曲信息，可以对歌曲的基本信息，例如：歌手，歌曲分类，发布时间等对歌曲进行基本信息的增删改查。
并且为了美化界面，可以对用户界面的歌曲封面以及歌词进行增删查改评论管理：管理用户发表的对歌曲的评论，能增删改查2）注册用户功能（前台）注册、登录：新用户在听歌时需要先进行注册才能进行歌曲的收听音乐播放：用户可以点击音乐进入收听界面，对歌曲进行收听，下载，并且登录用户还可以对歌曲进行评论。
系统对歌曲进行分类，方便用户获取想听的类型的歌曲。
5. 工作计划
第1-2周：提交开题报告，并进行课题的需求分析。
第3周：在导师的指导下进行课题详细设计。
第4周：在导师指导下进行课题模块化设计并进行模块代码编写与调试。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
