音乐网站与分享平台的主要使用者分为管理员和用户,实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、音乐资讯管理、音乐翻唱管理、在线听歌管理、留言板管理、系统管理,用户：首页、个人中心、音乐翻唱管理、我的收藏管理,前台首页：首页、音乐资讯、音乐翻唱、在线听歌、留言反馈、个人中心、后台管理、客服等功能。 环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，这是目前最稳定的JDK也是被使用最多的JDK
前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存资源有限，为了提高运算性能和内存利用率，需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法。Te
问题导读：
1. 推荐系统概述；
2. 推荐系统指标设计； 3. Hadoop并行算法； 4. 推荐系统架构； 5. MapReduce程序实现。 前言 Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一。也正是由于Netflix的比赛，让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞。引发了各种网站“推荐”热，个性时代已经到来。 一、 推荐
# 基于Hadoop的音乐推荐系统
## 介绍
音乐推荐系统在现代社交媒体和流媒体平台中起着重要的作用。它可以根据用户的兴趣和行为模式推荐个性化的音乐内容，提供更好的用户体验。Hadoop作为一个分布式计算框架，可以有效处理大规模的音乐数据，并提供强大的数据处理和分析能力。本文将介绍如何使用Hadoop构建一个基于音乐数据的推荐系统，并演示一些相关的代码示例。
## 构建数据集
首先，我们
原创
2023-08-02 10:46:56
810阅读
基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 系统架构图 模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品
一、大数据的落地点1.数据出售数据商城：以卖数据为公司的核心业务2. 数据分析百度统计友盟GAIBM analysis3.搜索引擎4. 推荐系统mahout百分比5.精准营销（1）广告投入：网站所有者集成广告联盟的js->访问者访问页面->js发送用户数据->广告联盟发送一个可以报价的广告位信息给所有的广告公司（报价是否、价格多少）->广告公司接受到这个报价信息，根据携带的
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2023-10-02 20:44:46
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# 基于Hadoop的音乐推荐系统设计
## 流程概述
要实现一个基于Hadoop的音乐推荐系统，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 数据存储到HDFS |
| 3 | 数据分析与模型构建 |
| 4 | 结果生成与推荐 logic |
| 5 | 测试与优化 |
#
项目简介 该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的音乐推荐管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业
电影推荐，设计为用户提供电影推荐，MovieLens数据集---用户描述、电影描述、评分记录三部分。用户的静态信息描述了该用户的人口统计学信息，如表征该用户的性别和年龄等。电影的静态信息则描述了该电影的内容，如表征该电影是喜剧、恐怖剧、爱情剧等；用户的评分记录则是用户的行为信息，表示用户看完电影之后对该电影的量化指标，它是连接用户与电影的媒介。在大型电影推荐网站中，推荐系统的设计往往是多种推荐引擎
Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql简在线音乐推荐系统 基于用户、项目、内容、聚类、混合的协同过滤推荐算法SimpleWebMusicRSM 源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat7，SSM（spring+spr
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2023-11-03 10:46:52
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基于Hbase的用户评分协同过滤推荐算法一、 概述本文为推荐引擎设计的基础篇，介绍基于hbase 存储方式用户评分的方式进行推荐的主体算法及在分布式平台环境下的实现。由于推荐算法分支众多，我们先从简单及实用的算法进行设计。其它更加复杂算法及实现将会在后面的相关设计中进行说明。 二、 相关知识(一) Hadoop与MapReduceHadoop在本文中所起到的作用只是一个系统支撑作用，由于hbase
可以看KDD会议，最新推荐系统论文。推荐系统概述传统推荐模型Old school Model协同过滤模型通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的）用户\物品xxxxxx行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性基于评分矩阵（行列）计算相似度，以下是计算相似度的一些方法：余弦相似度皮尔逊相关系数
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2023-10-27 15:26:50
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1 Mahout介绍Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。  
Mapreduce之基于内容的电影推荐（一）背景你是不是很想知道腾讯或爱奇艺是如何为用户创建推荐电影？或者淘宝京东如何为用户推荐图书？肯定有某种魔法算法生成的这些推荐系统，那么有那些推荐系统呢？这里介绍基于内容的推荐系统，基于内容的推荐系统会检查项目（如电影）的属性来为用户作出推荐，例如一个用户如果看了很多动作片，那么系统就会为他推荐这一类电影原理在基于内容的推荐系统中，我们得到的内容信息(如邻域
问题导读：1. 推荐系统概述；2. 推荐系统指标设计；3. Hadoop并行算法；4. 推荐系统架构；5. MapReduce程序实现。 前言Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一。也正是由于Netflix的比赛，让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞。引发了各种网站“推荐”热，个性时代已经到来。一、 推荐系统概述电子商务网站是个性化推荐系统重
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2023-10-10 15:45:15
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Java语言Springboot开发框架实现个性化音乐推荐网 在线音乐推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法WebMusicRecSystem一、项目简介1、开发工具和使用技术IDEA/Eclipse，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，springboot开发框架，spring+springmvc+mybatis框架，thymeleaf视图渲染模板，h
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2023-10-23 20:14:41
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天池新闻推荐入门赛之【数据分析】Task02 目录天池新闻推荐入门赛之【数据分析】Task02前言导包读取数据数据预处理数据浏览数据分析用户重复点击分析用户点击环境变化分析用户点击新闻数量的分布新闻点击次数分析新闻共现频次：两篇新闻连续出现的次数新闻文章信息用户点击的新闻类型的偏好用户查看文章长度的分布用户点击新闻的时间分析总结 前言数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里
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2023-11-13 16:46:24
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## 基于Hadoop的音乐推荐系统设计
随着数字音乐的爆炸性增长，传统的推荐系统已无法满足用户个性化的需求。基于Hadoop的音乐推荐系统应运而生，它利用Hadoop生态系统强大的数据处理能力和分布式计算能力，为用户提供个性化的音乐推荐。
### 系统架构
在设计一个基于Hadoop的音乐推荐系统时，我们可以将系统分为几个重要的模块：
1. **数据采集**：从音乐平台或社交媒体获取用户
本文主要论述了如何使用Asp.Net开发一个音乐推荐系统，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述音乐推荐系统的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。音乐推荐系统的主要使用者分为管理员和用户，实现功能主要包括：首页、个人中心、用户管理、音乐分类管理、音乐库管理、歌友交流、系统
原创
2023-08-10 08:38:41
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# 基于Hadoop的音乐推荐系统项目方案
## 引言
随着音乐流媒体服务的蓬勃发展，音乐推荐系统作为提升用户体验的重要工具，扮演着越来越重要的角色。本文将探讨如何基于Hadoop框架实现一个高效的音乐推荐系统，利用大数据处理能力为用户提供个性化的音乐推荐。
## 项目目标
项目的主要目标是构建一个音乐推荐系统，该系统能够根据用户的历史行为（如收听记录、评分等）以及音乐的特征数据（如流派、
