1. 题目来源
近年来，随着互联网和数字音乐平台的迅速发展，音乐产业迎来了数字化转型的重要阶段。
海量的音乐资源涌现，用户面临着信息过载的挑战，难以高效地发现符合个人口味的音乐。
传统的音乐推荐方式，如基于排行榜或人工编辑的推荐，难以满足用户个性化、多样化的需求。
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2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对音乐个性化推荐系统进行概述，阐述其研究背景、意义以及国内外研究现状。
2.研究常用的音乐推荐算法，包括协同过滤推荐、基于内容的推荐、混合推荐等，分析其优缺点及适用场景。
3.探讨数据分析方法在音乐推荐中的应用，包括用户音乐偏好特征提取、音乐特征分析等，为构建推荐模型奠定基础。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.在研究过程中，应认真查阅相关文献，了解国内外研究现状，掌握音乐推荐系统、数据分析方法等相关理论知识。
2.应独立完成论文的撰写工作，并保证论文的原创性。
3.论文应结构完整、逻辑清晰、语言流畅，符合学术规范。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 黄艳, 周维柏. 基于深度学习的个性化音乐推荐算法研究综述[J]. 图书情报工作, 2022, 66(19): 142-152.
2. 刘贺, 李石磊, 张文博, 等. 基于数据分析的个性化音乐推荐系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 255-261.
3. 张晓蕾, 徐静妹, 吴奇. 基于用户行为分析的音乐推荐系统研究[J]. 软件工程, 2020, 23(8): 1-4.
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