1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和数字音乐的普及，音乐平台积累了海量的音乐数据，如何从海量曲库中高效准确地推荐用户感兴趣的音乐成为亟待解决的关键问题。
个性化音乐推荐系统应运而生，其通过分析用户的历史行为、偏好等信息，为用户推荐符合其口味的音乐，提升用户体验，增强用户粘性，促进音乐平台的商业价值。
本选题旨在研究音乐推荐系统中FP-growth算法和协同过滤算法的比较与改进，通过深入分析两种算法的原理、优缺点以及适用场景，探究其在音乐推荐领域的应用潜力，并针对算法存在的不足提出改进策略，构建性能更优的混合音乐推荐模型，为用户提供更加精准、个性化的音乐推荐服务。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对音乐推荐系统进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
协同过滤算法和关联规则挖掘是音乐推荐领域常用的技术，其中FP-growth算法作为一种高效的关联规则挖掘算法，也逐渐被应用于音乐推荐领域。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括：
1.对FP-growth算法和协同过滤算法进行深入研究，分析其在音乐推荐系统中的应用原理、优缺点以及适用场景，为音乐推荐算法选择提供理论依据。
2.设计并实现基于FP-growth算法的音乐推荐模块，并与传统的基于协同过滤算法的音乐推荐模块进行比较分析，评估两种算法在音乐推荐性能方面的差异，包括推荐准确率、召回率、覆盖率、多样性等指标。
3.针对FP-growth算法和协同过滤算法在音乐推荐应用中存在的不足，研究相应的改进策略。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解音乐推荐系统、FP-growth算法、协同过滤算法等方面的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法分析：深入研究FP-growth算法和协同过滤算法的原理、优缺点以及适用场景，比较分析两种算法在音乐推荐性能方面的差异，包括推荐准确率、召回率、覆盖率、多样性等指标，以及对不同类型音乐数据和用户群体的适用性。
3.系统设计与实现：基于上述分析，设计并实现一个基于FP-growth和协同过滤的混合音乐推荐系统。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将FP-growth算法应用于音乐推荐领域，并与传统的协同过滤算法进行比较分析，探索FP-growth算法在音乐推荐领域的应用潜力。
2.针对FP-growth算法和协同过滤算法在音乐推荐应用中存在的不足，提出相应的改进策略，以提高算法的推荐精度和用户满意度。
3.设计并实现一种基于FP-growth和协同过滤的混合音乐推荐模型，将FP-growth算法的优势与协同过滤算法的优势相结合，以期获得更优的推荐效果。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄梦轩,周文罡,王晓峰.融合FP-Growth和LDA主题模型的协同过滤推荐算法[J].计算机工程与应用,2020,56(07):140-147.
[2] 李健,王海峰,王泉,等.融合社会化标签信息的个性化音乐推荐方法[J].计算机工程,2019,45(07):26-33.
[3] 张玉洁,王丽珍,赵朋博.基于用户情感分析的音乐推荐系统研究[J].计算机技术与发展,2022,32(06):126-131.
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