毕业论文半程报告
概述：
本毕业论文旨在通过设计和实现一个智能音乐推荐系统来提高音乐推荐的准确性和个性化。在过去的一段时间内，我已经完成了该项目的需求分析和系统设计。下一步，我将着手开始系统的实现阶段，并计划在未来几周内完成该项目。
需求分析：
在项目的需求分析阶段，我首先对音乐推荐系统的现状进行了调研，分析了现有系统的优缺点以及用户对音乐推荐的需求。基于这些调研结果，我确定了该系统应该具备的功能和特点：
1.准确推荐：系统应该能够根据用户的喜好，精确地推荐用户可能喜欢的音乐；
2.个性化推荐：系统应该能够根据用户的音乐偏好和听歌历史，为用户提供具有个性化特色的音乐列表；
3.全球音乐推荐：系统应该能够为用户推荐来自不同国家、不同语言的优质音乐资源；
4.用户交互友好：系统应该易于使用，为用户提供友好的用户界面和交互方式。
在需求分析的基础上，我进一步制定了该系统的数据库模型和用户界面设计，并编写了系统的详细功能需求文档。
系统设计：
在系统设计阶段，我针对该系统的功能需求和用户交互友好的特点，采用了前后端分离的架构设计方案。具体来说：
1.前端设计：我采用了Vue.js框架，并使用Element-UI组件库，设计了交互友好、美观大方的用户界面。用户可以根据自己的喜好选择音乐类型，或者根据歌曲名称、歌手、唱片等信息搜索自己喜欢的音乐；
2.后端设计：我选用了Django框架，并使用了MySQL作为数据库管理系统，实现了系统的数据存储和管理。同时，我使用了爬虫技术，从互联网上抓取了大量的音乐资源数据，并将其存储到系统的数据库中；
3.算法设计：为了实现准确推荐和个性化推荐功能，我采用了协同过滤算法和内容推荐算法。在系统实现时，通过对用户的音乐偏好和听歌历史的分析，来为用户推荐具有个性化特色的音乐列表。
综上所述，我对该项目的需求和系统设计进行了充分的分析和规划，并取得了一定的进展。在未来的实现阶段，我将着手具体实现这一智能音乐推荐系统，并进一步优化其推荐算法和用户体验，以达到更好的效果。
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