开发较为完整的音乐歌曲推荐系统，包括音乐网站首页、网站背景音乐、音乐歌曲搜索，音乐歌曲推荐，音乐歌曲评论和后台管理的基于JAVA EE的音乐平台。能够使用户比较舒适，方便的找到自己想听的音乐歌曲。

为了解决大数据应用背景下大型音乐歌曲信息系统所面临的信息过载问题,研究了基于Hadoop构建分布式音乐歌曲推荐系统的方案.采用基于MapReduce模型实现的算法具有较高的伸缩性和性能,能高效地进行离线数据分析。一个好的推荐算法可以发现对于用户来说感兴趣的内容。本项目采用了基于物品的协同过滤算法，对具有相似偏好的用户进行音乐歌曲推荐。

 

传统的音乐系统平台只能存储大量的音乐歌曲文件，而且功能简陋，用户体验不是特别的友好。而随着音乐的普及，传统的音乐系统面临着海量的音乐歌曲存储以及管理，本音乐推荐系统采用了Hadoop分布式框架对不仅对海量音乐歌曲提供了存储的基础而且对相关音乐歌曲向用户进行推荐，提供了良好的用户体验。

系统分为管理员和普通用户。

系统管理员：系统管理员可以进入后台，后台首先进入首页、然后用管理中心负责对音乐文件进行增加和删除，还可以增加对新出音乐歌曲的推送信息或广告信息，推送在首页。

一般用户：一般用户可以访问除后台管理外的所有功能。主要分为网站首页、音乐歌曲搜索、推荐音乐歌曲、个人中心。网站首页展示有新出音乐歌曲的推送或者广告等信息；音乐歌曲搜索可以模糊匹配也可以进行音乐歌曲名的匹配搜索；音乐歌曲下载可也根据所搜索或者在听的音乐歌曲进行下载；通过在听音乐可以对该音乐歌曲进行评论；个人中心主要是个人资料版块

架构概述

1、UI端（页面）：

歌曲推荐系统UI端采用JSP(Java Server Pages)页面设计，其中嵌入了html语言、CSS和js，并采用了JSTL与后台互交。具有动态性、实时性。

2、服务器端：

服务器端代码我们采用了Java程序设计语言，并且采用了Java常用的servlet技术和基于Java开发的Hadoop生态圈，能极大的降低代码的耦合性，提高代码健壮性和可拓展性。

3、数据库端：

数据库端我们采用当前比较流行的开源数据库MySQL，MySQL具有承载率大，稳定性强以及可降低成本等优势。

4、B\S结构：

我们采用了现在运用最广泛的B\S结构模式（即客户\服务器机构模式），用户只需要在客户端发送请求，服务器端就会根据客户发送的请求进行相应的响应已达到客户的需求。

 

论文总共分为7个章节如下：

第一章，绪论。

第二章，相关技术与方法。

第三章，系统分析。

第四章，系统设计。

第五章，系统实现。

第六章，系统测试。

第七章，总结。