基于J2EE的音乐推荐系统文献综述

随着互联网和数字音乐的迅猛发展，音乐推荐系统作为解决信息过载和个性化需求的重要工具，日益受到关注。

本文献综述重点探讨基于J2EE的音乐推荐系统，首先介绍了音乐推荐系统和J2EE的概念，并在此基础上，对音乐推荐算法、系统架构、关键技术以及研究现状进行了深入分析。

此外，还对该领域的挑战和未来发展趋势进行了展望。

关键词：音乐推荐系统；J2EE；协同过滤；基于内容推荐；混合推荐

#1.1音乐推荐系统音乐推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的喜好和行为，预测用户对未知音乐的兴趣，并向用户推荐其可能喜欢的音乐。

它通过分析用户的历史数据，如听歌记录、收藏列表、评分等，以及音乐本身的特征，如流派、艺术家、节奏等，来构建用户模型和音乐模型，进而实现个性化的音乐推荐。

#1.2J2EEJ2EE（Java2Platform,EnterpriseEdition）是一种用于开发和部署企业级应用程序的Java平台。

它提供了一套完整的API和运行环境，支持分布式计算、事务管理、安全性等企业级特性，为构建高性能、高可靠性、可扩展的音乐推荐系统提供了强大的技术支持。

#1.3研究目的和意义本研究旨在探讨如何利用J2EE技术构建高效、个性化的音乐推荐系统，以解决用户在海量音乐信息面前的选择困难，提升用户体验，促进音乐传播和消费。

#2.1音乐推荐算法音乐推荐算法是音乐推荐系统的核心，其优劣直接决定了推荐结果的准确性和用户满意度。