摘要
随着互联网和数字音乐的迅猛发展，音乐平台积累了海量的音乐资源，用户面临着信息过载的挑战，如何从海量曲库中快速找到符合个人偏好的音乐成为亟待解决的问题。
个性化音乐推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐符合其口味的音乐，提升用户体验。
本文首先介绍了个性化音乐推荐系统的研究背景和意义，以及JavaWeb技术的应用概况；然后，对个性化音乐推荐系统的研究现状进行了综述，包括推荐算法、系统架构等方面；接着，重点阐述了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合推荐算法的设计思路和实现方法；最后，对全文进行了总结，并展望了个性化音乐推荐系统的未来发展趋势。
关键词：个性化音乐推荐；JavaWeb；推荐算法；协同过滤；基于内容推荐
近年来，随着互联网技术的飞速发展和数字音乐的普及，在线音乐平台如雨后春笋般涌现，如Spotify、AppleMusic、QQ音乐、网易云音乐等。
这些平台积累了海量的音乐资源，为用户提供了丰富的选择。
然而，面对庞大的音乐库，用户往往难以快速找到符合自己口味的音乐，导致信息过载问题日益突出[1]。
个性化音乐推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
该系统旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，利用推荐算法为用户推荐符合其口味的音乐，从而提升用户体验，增强用户粘性，提高平台的竞争力[2]。
JavaWeb作为一种成熟的Web开发技术，具有跨平台、安全性高、易于维护等优点，被广泛应用于构建各种Web应用程序，包括个性化音乐推荐系统。
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