选题的目的、意义：

这一选题旨在通过利用Hadoop等大数据技术，设计和实现一个个性化音乐推荐系统，以满足用户对于个性化、精准音乐推荐的需求。通过充分挖掘用户行为数据和音乐特征数据，该系统能够提高推荐效果，为用户提供更加个性化的音乐推荐服务。这不仅有助于提升用户体验，促进音乐产业发展，还能够在技术层面上挑战和推动大数据处理、推荐算法等领域的发展，具有学术研究和实践应用的价值。

主要内容及技术要求：

主要内容：

1.数据收集与清洗：获取用户行为数据、音乐数据等，进行清洗和预处理。

2.特征提取与分析：从原始数据中提取用户特征和音乐特征，并进行分析。

3.推荐算法设计：选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐等。

4.分布式计算实现：使用Hadoop生态工具进行大规模数据处理和计算。

5.模型评估与优化：评估推荐模型的性能，并进行优化和调整。

技术要求：

1.Hadoop生态技术：包括HDFS、MapReduce、Hive等，用于存储和处理大规模数据。

2.数据清洗工具：如Apache Spark等，用于数据预处理和清洗。

3.分布式数据库：如HBase等，用于存储用户和音乐特征数据。

4.Web开发框架：用于搭建推荐系统的前端和后端。

原始数据与资料：

原始数据：

1.用户行为数据：音乐播放记录、收藏音乐记录、用户评分记录、用户评论数据等

2.音乐数据：歌曲信息（歌手、专辑、风格、时长等）、歌词文本数据、音频文件（可以是音频特征提取的原始数据）

3.用户信息数据：用户个人信息（年龄、性别、地域等）、用户偏好和兴趣数据

4.其他辅助数据：歌手信息、专辑信息、音乐风格、流派信息、音乐排行榜数据等

资料：

1.文献资料：相关研究论文和学术文献，包括个性化推荐算法、音乐推荐系统设计等方面的资料。

2.开源项目和代码库：可以参考和借鉴已有的开源音乐推荐系统项目，了解其设计和实现思路。

3.技术文档和教程：Hadoop生态系统相关的技术文档和教程。

4.专业课程资料：与大数据处理、机器学习、数据挖掘等相关的在线课程资料。

5.行业报告和案例分析：了解当前音乐推荐领域的行业动态和趋势，以及成功的音乐推荐系统案例和实践经验。

进度安排：

第1-2周    问题定义、可行性研究、完成开题报告

第3周      根据课题要求，进行需求分析

第4周      总体设计

第5-6周    开始撰写毕业论文，详细设计

第7-10周   撰写毕业论文，上机编码、设备配置和测试

第11周     完成毕业论文

第12-13周  根据指导老师意见对论文修改并完善

第14周     准备论文答辩

主要参考资料：

[1] 刘辉,郭梦梦,潘伟强.个性化推荐系统综述[J].常州大学学报(自然科学版),2017,29(3):51-59.

[2] 朱珠.基于Hadoop的海量数据处理模型研究和应用[D].北京:北京邮电大学,2008.

[3] 李川.实时个性化推荐系统的设计与实现[D].北京:北京邮电大学,2015.

[4] 陈继腾.基于改进的协同过滤个性化音乐推荐系统研究[D].广州:广东工业大学,2019.

[5] 龙少杭.基于Storm的实时大数据分析系统的研究与实现[D].上海:上海交通大学,2015.

[7] Java基础入门/传智播客高教产品研发部编著.-北京：清华大学出版社，2014.

英文资料翻译及其它要求：

教研室主任签名：                         

                                        年    月    日

学院分管领导签名：                        

                         年    月    日

                                          学生签名：                        

                                                             年    月    日