精品文档---下载后可任意编辑面对互联网基于相关性挖掘的音乐推举的开题报告一、选题背景随着互联网技术的不断进展和普及，人们猎取信息的方式也发生了巨大的变化。现在，我们可以在互联网上获得各种各样的音乐资源。然而，随着音乐资源的增多，如何帮助用户发现符合自己口味的音乐变得越来越重要。音乐推举系统在这个过程中发挥了重要的作用。以前的音乐推举系统，大多采纳基于协同过滤的方法。然而，这种方法依赖于用户之间的相似度，而不是歌曲的相似度。而歌曲之间的相关性是非常重要的，可以帮助用户发现自己喜爱的音乐。因此，本文将探讨基于相关性挖掘的音乐推举系统。二、讨论内容和目标本文旨在建立一个面对互联网的音乐推举系统，使用相关性挖掘的方法来改进现有的音乐推举系统。本文将讨论以下内容：1. 相关性挖掘算法的选择和实现。2. 建立一个包含海量音乐数据的数据库，用于进行相关性挖掘。3. 探究不同类型的音乐之间的相关性，并将相关性信息导入到推举系统中。4. 设计和实现一个基于相关性挖掘的音乐推举系统，并评估其性能和准确性。三、讨论方法和实施方案本文将采纳以下方法和实施方案：1. 文献综述：讨论基于相关性挖掘的音乐推举的进展历程和现状，总结已有的相关讨论和成果，为本文的讨论提供参考。2. 数据收集与处理：收集和整理海量的音乐数据，并通过相关性挖掘算法处理数据，提取歌曲之间的相关性信息。3. 相关性挖掘算法实现：选择并实现合适的相关性挖掘算法，如协同过滤算法、关联规则挖掘算法等。4. 音乐推举系统设计和实现：根据相关性挖掘得到的结果，设计并实现一个基于相关性挖掘的音乐推举系统，并进行性能和准确性评估。四、论文结构和阶段安排：精品文档---下载后可任意编辑1. 第一章：选题背景与讨论内容，目的及意义。2. 第二章：文献综述，介绍相关性挖掘在音乐推举系统中的应用现状和讨论成果。3. 第三章：数据处理和算法实现，包括对音乐数据的处理和相关性挖掘算法的实现。4. 第四章：音乐推举系统设计与实现，包括基于相关性挖掘的推举算法设计，以及推举系统的构建与实现。5. 第五章：性能测试和分析，评估所设计的音乐推举系统的性能和准确性。6. 第六章：总结与展望，对本文的工作进行总结，并展望未来的讨论方向。阶段安排：第一阶段（1 个月）：收集音乐数据，并进行预处理；第二阶段（2 个月）：讨论相关性挖掘算法并选择合适的算法；第三阶段（3 个月）：实现相应的算法，完...
