# 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,MySQL5.7,JDK1.8,Tomcat7.0,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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【资源说明】 毕业设计-基于Track Stacking混合音乐推荐系统源码+详细文档+全部资料+优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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毕业设计-基于Track Stacking混合音乐推荐系统源码+详细文档+全部资料+优秀项目.zip (197个子文件)
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