摘要：互联网技术的快速发展给人们带来了各种生活中的便利，但同时海量的数据信息也带来了信息过载问题。在大型网站中，如何使用有效的方法帮助用户快速获取他们想要的信息已经成为当前研究的热点和难点，其中推荐系统在实践中被证实是解决此问题的最有效的方式。

目前国内外针对推荐系统的研究主要体现在协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐等几个方面。其中在推荐系统领域中应用最为普遍的是思想独特、计算方式比较便捷的协同过滤算法。Latent Factor算法（又称LFM模型，隐喻义模型）就是一种基于矩阵分解的协同过滤算法，是近年来推荐系统中非常热门的研究话题。但是目前国内外针对Latent Factor算法的应用主要体现在视频推荐、文本挖掘、图像检索等领域中，几乎没有应用在音乐推荐方面的，本系统将Latent Factor算法与音乐结合起来，设计了基于Latent Factor算法的音乐推荐系统。

本文基于协同过滤中的Latent Factor算法，首先介绍了该算法的理论方法，然后针对音乐推荐方面提出了将Latent Factor算法与音乐推荐结合的设计思路，最后详细的介绍了代码实现该推荐系统的步骤。文章的主要内容有：1.详细介绍了推荐系统的原理和方法，阐述了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法--Latent Factor算法的理论知识。2.针对音乐推荐应用，提出了将Latent Factor算法应用于音乐推荐的设计思路。3.借助MySQL数据库和Django框架设计实现了一个推荐系统的原型。

关键词：Latent Factor算法；隐喻义模型；音乐推荐；矩阵分解；协同过滤

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论- 1 -

1.1课题简介- 1 -

1.2课题背景- 1 -

1.3课题研究现状- 1 -

1.3.1国外研究现状- 1 -

1.3.2国内研究现状- 2 -

第2章 基于Latent Factor算法的音乐推荐系统开发的相关技术- 3 -

2.1系统运行环境简介- 3 -

2.2系统开发语言Python简介- 3 -

2.3所使用Python第三方库简介- 3 -

2.4系统开发环境PyCharm简介- 4 -

2.5系统开发所用框架Django简介- 4 -

2.6 Latent Factor算法简介- 4 -

2.7系统使用的数据库简介- 5 -

第3章基于Latent Factor算法的音乐推荐系统的需求分析- 6 -

3.1开发的可行性研究- 6 -

3.1.1经济可行性分析- 6 -

3.1.2技术可行性分析- 6 -

3.1.3操作可行性分析- 6 -

3.2系统的综合需求- 6 -

3.2.1系统功能性需求- 6 -

3.2.2系统性能性需求- 7 -

3.3系统流程图- 7 -

3.4数据流图- 8 -

第4章 基于Latent Factor算法的音乐推荐系统的系统设计- 10 -

4.1总体设计- 10 -

4.1.1设计原则- 10 -

4.1.2模块设计- 11 -

4.2各功能模块的设计- 12 -

4.2.1登录/注册- 12 -

4.2.2用户模块- 12 -

4.2.3参数定义- 12 -

4.2.4系统评估- 13 -

4.2.5系统监控- 13 -

4.2.6采集模块- 13 -

4.2.7计算模块- 17 -

第5章 系统实现- 27 -

5.1系统界面展示- 27 -

5.2部分代码展示- 29 -

第6章 系统测试- 39 -

6.1系统测试内容- 39 -

6.2系统各功能测试- 40 -

第7章 总结与展望- 43 -

参考文献- 44 -

致谢- 46 -