【免费】基于ssm框架的音乐推荐系统资源-CSDN文库

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毕业设计

jetty

音乐推荐系统

需积分: 0 49 浏览量 2023-04-24 10:55:53 上传评论收藏 2.19MB ZIP 举报

【SSM框架详解】 SSM框架是Java Web开发中常用的一种集成框架，它结合了Spring、Spring MVC和MyBatis三个组件。这个框架在“基于SSM框架的音乐推荐系统”中起到了核心支撑作用。 1. **Spring**：Spring是一个全面的后端应用管理框架，提供了依赖注入（Dependency Injection, DI）和面向切面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）等功能，用于解耦应用程序的各个组件，提高代码的可测试性和可维护性。在音乐推荐系统中，Spring可能用于管理数据库连接、事务控制以及服务层的bean定义。 2. **Spring MVC**：Spring MVC是Spring框架的一个模块，主要负责处理HTTP请求和响应。它通过DispatcherServlet接收请求，将请求分发到对应的Controller，然后由Controller调用Service进行业务逻辑处理，最后返回视图。在这个音乐推荐系统中，用户界面的交互和数据的展示很可能就是由Spring MVC来实现的。 3. **MyBatis**：MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。在音乐推荐系统中，MyBatis可能用于处理数据库操作，如用户的音乐偏好数据的存储和检索。【Jetty服务器】 Jetty是一个轻量级的Java Web服务器和Servlet容器，它被广泛用于小型项目或开发环境中。由于其小巧、快速的特性，对于“基于SSM框架的音乐推荐系统”这样的毕业设计项目来说，Jetty是一个理想的选择，它可以方便地运行和调试Web应用，而不需要大型的服务器环境。【音乐推荐系统】音乐推荐系统的核心任务是根据用户的音乐喜好和行为，预测并推荐他们可能喜欢的音乐。这通常涉及到以下技术： 1. **用户画像构建**：收集用户的历史播放记录、评分、搜索行为等数据，建立用户画像，理解用户的音乐口味。 2. **协同过滤**：一种常见的推荐算法，通过分析用户之间的相似性，将喜欢相似音乐的用户进行匹配，为用户推荐其他用户喜欢但自己还没听过的歌曲。 3. **内容过滤**：基于歌曲的元数据（如流派、歌手、歌词等）进行推荐，将与用户过去喜欢的音乐风格相似的歌曲推荐给用户。 4. **混合推荐**：结合用户行为和内容特征，通过多种推荐策略的组合优化推荐效果，这可能是“Hybrid-Music-Recommender-System”命名的来源。在实际开发中，可能还需要实现用户注册登录、歌曲搜索、播放列表管理等基础功能，并通过合适的界面设计提升用户体验。总结，这个基于SSM框架的音乐推荐系统利用了Java Web的主流技术栈，实现了用户个性化音乐推荐的功能。开发者在项目中不仅需要掌握SSM框架的使用，还要理解音乐推荐算法，以及如何将这些技术融合在Jetty服务器上运行的Web应用中。这是一个综合性的项目，对于学习和实践Web开发以及推荐系统设计有着重要的价值。

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基于ssm框架的音乐推荐系统（223个子文件）

.classpath 1KB

org.eclipse.wst.common.component 753B

org.eclipse.wst.jsdt.ui.superType.container 49B

bootstrap.min.css 137KB

animate.css 16KB

simple-line-icons.css 11KB

audio.css 6KB

cool.css 4KB

iconfont.css 4KB

demo.css 3KB

carousel.css 2KB

Simple-Line-Icons.eot 53KB

iconfont.eot 23KB

.gitignore 293B

.gitignore 77B

demo.html 20KB

track-stacking.iml 5KB

Hybrid.java 12KB

DataTranslate.java 8KB

Training.java 6KB

DailyAction.java 5KB

PersonalRecServiceImpl.java 5KB

Sample.java 5KB

SongServiceImpl.java 5KB

ReviewServiceImpl.java 4KB

ReviewController.java 4KB

SGD.java 3KB

SearchController.java 3KB

UpdateTask.java 3KB

W2WNetwork.java 3KB

CollaborativeFiltering.java 3KB

RegisterController.java 3KB

W2DNetwork.java 3KB

UserServiceImpl.java 2KB

DownloadController.java 2KB

SearchServiceImpl.java 2KB

Song.java 2KB

Operator.java 2KB

Static.java 2KB

MyMusicServiceImpl.java 2KB

MyMusicPageController.java 2KB

PersonalRecDao.java 2KB

RankingPageServiceImpl.java 2KB

UserKNN.java 2KB

SongController.java 2KB

MininumHeap.java 2KB

SongService.java 2KB

NewTrackOnShelfServiceImpl.java 2KB

Review.java 2KB

TrendingRecServiceImpl.java 1KB

ReviewService.java 1KB

ReviewDao.java 1KB

UserService.java 1KB

CollectionServiceImpl.java 1KB

Listener.java 1KB

PersonalRecController.java 1KB

PersonalRecService.java 1KB

UserDao.java 1KB

RankingPageCotroller.java 1KB

SendEmail.java 1KB

LoginController.java 1KB

SearchService.java 1KB

MD5Util.java 1KB

RecordDownloadServiceImpl.java 1KB

NewTrackOnShelfController.java 1KB

SongDao.java 1KB

TrendingRecController.java 1KB

RecordPlayServiceImpl.java 1KB

CollectionController.java 965B

IndexController.java 948B

User.java 904B

SearchDao.java 844B

Edge.java 827B

UserController.java 722B

CollectionDao.java 662B

DownloadRecord.java 633B

Collection.java 633B

CollectionService.java 632B

MyMusicService.java 624B

RecordPlayController.java 600B

Like.java 592B

PlayRecord.java 591B

Similarity.java 578B

TrendingRecDao.java 576B

RankingPageService.java 572B

RecordDownloadService.java 567B

ReturnMsg.java 520B

RecordPlayService.java 514B

DataTranslateTest.java 498B

OneDayOneWord.java 481B

TrendingRecService.java 470B

MyMusicDao.java 465B

MininumHeapTest.java 464B

NewTrackOnShelfService.java 436B

RankingPageDao.java 419B

RecordDownloadDao.java 366B

Role.java 355B

RecordPlayDao.java 346B

Request.java 307B

NewTrackOnShelfDao.java 269B

共 223 条

# Hybrid-Music-Recommender-System-Track Stacking 混合音乐推荐系统——Track Stacking——毕业设计([Demo](http://www.trackstacking.top:8080)) >本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放，下载以及收藏行为记录，进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文)，通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性，进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。开发环境及框架:Ubuntu16,Eclipse,MySQL8,JDK1.8,Jetty9,SSM,Maven,Git 其中，功能模块图如下: ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/functionModule.png) 系统角色用例图如下: ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/roleCase.png) 一些界面如下: ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/Selection_001.png) ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/Selection_002.png) ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/Selection_003.png) ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/Selection_004.png) ![](https://raw.githubusercontent.com/wangruns/wangruns.github.io/master/images/project/Hybrid-Music-Recommender-System/Selection_005.png) References: PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Networks. Jian Tang, Meng Qu, Qiaozhu Mei. KDD 2015.-1508.00200

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