个性化音乐推荐系统设计与实现
基于语音识别的智能音乐推荐系统设计
基于语音识别的智能音乐推荐系统设计智能音乐推荐系统是一种通过机器学习和语音识别技术，根据用户的喜好和音乐特征，为其提供个性化的音乐推荐服务。
该系统能够根据用户的音乐历史、音乐偏好和音乐特征来推荐符合用户口味的音乐，为用户带来更好的听歌体验。
本文将探讨智能音乐推荐系统的设计与实现。
一、系统架构设计智能音乐推荐系统的架构可以分为前端和后端两部分，前端负责音乐的录入和用户与系统的交互，后端负责数据的分析和推荐算法的运行。
前端部分主要包括以下功能模块：1. 音乐录入模块：用户可以通过麦克风录入自己喜欢的音乐，系统将自动进行语音识别并转化为音频文件。
2. 用户信息管理模块：用户可以登录系统并管理个人信息，包括个人喜好设置、音乐历史记录等。
3. 音乐推荐界面：系统会根据用户的喜好和音乐特征生成个性化的音乐推荐，用户可以通过界面进行查看和播放。
后端部分包括以下功能模块：1. 语音识别模块：通过机器学习和语音识别技术，将用户录入的音频文件转化为文本数据。
2. 数据分析模块：系统会对用户的音乐历史记录和喜好进行分析，并提取出音乐特征，如音域、情感等。
3. 推荐算法模块：根据用户的音乐偏好和音乐特征，系统运用推荐算法来生成个性化的音乐推荐。
二、数据处理与分析为了给用户提供个性化的音乐推荐，智能音乐推荐系统需要对大量的音乐数据进行处理和分析。
首先，系统需要对音频文件进行语音识别，将音频转化为文本数据，便于后续的分析和处理。
其次，系统需要对用户的音乐偏好和历史记录进行分析，通过分析用户的播放历史、收藏记录等，可以获取用户的音乐偏好，如流派、艺术家、歌手等。
同时，还可以通过分析歌曲的元数据，如歌曲的音域、情感等特征，来获取更多的音乐信息。
最后，系统需要运用机器学习和推荐算法来生成个性化的音乐推荐。
推荐算法可以通过协同过滤、内容过滤和混合过滤等方式来实现。
协同过滤是根据用户的历史行为和其他用户的行为来推荐音乐；内容过滤是根据音乐的特征和用户的喜好来推荐音乐；混合过滤是将协同过滤和内容过滤结合起来，综合考虑不同的因素。
基于推荐算法的个性化音乐推荐系统设计
基于推荐算法的个性化音乐推荐系统设计个性化音乐推荐系统是当前音乐平台上不可或缺的功能，它能够根据用户的喜好和行为习惯，智能地推荐符合用户口味的音乐。
基于推荐算法的个性化音乐推荐系统设计，是为了提升用户体验，提高用户黏性，增加音乐平台的活跃度。
首先，个性化音乐推荐系统的设计需要收集和分析用户的行为数据。
通过收集用户的搜索记录、播放记录、收藏记录等数据，可以了解用户的音乐品味、兴趣爱好等关键信息。
这些数据可以通过数据挖掘和机器学习的方法进行分析，从而构建用户的音乐偏好模型。
接下来，针对用户的音乐偏好模型，推荐算法需要被设计和应用。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。
基于内容的推荐算法根据音乐的特征进行推荐，如音乐风格、歌手、流派等。
协同过滤推荐算法则是通过分析用户与其他用户的行为相似度，推荐感兴趣的音乐。
而混合推荐算法则是结合多种算法，综合考虑用户的音乐偏好模型和物品的特征，提供更加精准的推荐。
除了推荐算法，个性化音乐推荐系统的设计还需要考虑其他重要因素。
首先是音乐数据的规模和丰富性。
音乐平台需要拥有大规模的音乐库，并且不断更新和扩充，以满足用户各种需求。
其次是用户界面设计，一个好的用户界面可以提升用户体验，使用户更便捷地找到自己喜欢的音乐。
用户界面应该简洁明了，易于操作，同时要充分考虑用户的个性化需求，提供个性化的推荐列表和推荐定制功能。
此外，为了提高用户的参与度和留存率，个性化音乐推荐系统设计还可以考虑引入社交互动功能。
用户可以与好友分享喜欢的音乐，评论和点赞其他用户的推荐，以及参与音乐社区的各种活动。
社交互动功能可以增加用户的粘性，提高用户的参与和对音乐平台的依赖。
最后，一个成功的个性化音乐推荐系统设计需要进行持续优化和改进。
通过监控用户的反馈和行为数据，不断调整和优化推荐算法和系统设计。
同时，也需要根据数据分析结果，及时更新音乐库，删除不受欢迎的音乐，加入更受欢迎的音乐，以保证推荐的准确性和多样性。
音乐流媒体个性化推荐实践
音乐流媒体个性化推荐实践音乐流媒体个性化推荐实践随着数字音乐的普及和互联网技术的发展，音乐流媒体服务已经成为人们获取音乐的主要方式之一。
个性化推荐系统作为提升用户体验的关键技术，其在音乐流媒体服务中的应用越来越受到重视。
本文将探讨音乐流媒体个性化推荐系统的实践，分析其重要性、挑战以及实现途径。
1. 音乐流媒体个性化推荐系统概述音乐流媒体个性化推荐系统是指根据用户的历史行为、偏好和其他相关信息，通过算法为用户推荐可能感兴趣的音乐内容。
这一系统的核心在于通过精准的个性化推荐，提升用户的满意度和平台的用户粘性。
1.1 个性化推荐系统的核心特性个性化推荐系统的核心特性主要包括以下几个方面：用户行为分析、内容理解、推荐算法和反馈机制。
用户行为分析是指系统通过收集用户的历史听歌记录、搜索历史、收藏和评分等数据，分析用户的偏好和行为模式。
内容理解是指系统对音乐内容进行分析，提取音乐的特征，如流派、节奏、情感等。
推荐算法是指系统根据用户行为和内容特征，通过算法为用户推荐音乐。
反馈机制是指系统根据用户的反馈（如播放、跳过、收藏等行为）不断调整推荐策略，以提高推荐的准确性。
1.2 个性化推荐系统的应用场景个性化推荐系统在音乐流媒体服务中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 个性化歌单推荐：根据用户的听歌历史和偏好，为用户推荐个性化的歌单。
- 新歌推荐：为用户推荐新发布的音乐，帮助用户发现新的音乐内容。
- 相似艺术家推荐：根据用户喜欢的艺术家，推荐风格相似的其他艺术家。
- 场景音乐推荐：根据用户所处的时间、地点和活动场景，推荐适合的音乐。
2. 个性化推荐系统的构建个性化推荐系统的构建是一个复杂的过程，需要多方面的技术和策略的结合。
2.1 用户行为数据的收集与分析用户行为数据是个性化推荐系统的基础。
系统需要收集用户的听歌历史、搜索记录、收藏、评分等数据，并进行深入分析，以了解用户的偏好和行为模式。
这些数据可以通过用户在平台上的互动行为直接获取，也可以通过用户在社交媒体上的分享和讨论间接获取。
基于Python的在线音乐推荐系统设计与实现
基于Python的在线音乐推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，音乐作为人们日常生活中不可或缺的一部分，也逐渐成为了人们娱乐休闲的重要方式。
然而，随着音乐资源的爆炸式增长，用户在海量音乐中寻找自己喜爱的音乐变得越来越困难。
因此，设计一个高效的在线音乐推荐系统变得尤为重要。
二、在线音乐推荐系统的意义在线音乐推荐系统可以根据用户的历史行为、偏好和口味，为用户提供个性化、精准的音乐推荐服务。
通过分析用户的听歌记录、点赞行为、收藏列表等数据，系统可以为用户推荐他们可能感兴趣的音乐，从而提升用户体验，增加用户粘性。
三、推荐系统的工作原理推荐系统主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种方式。
基于内容的推荐是根据物品本身的属性和特征进行推荐，而协同过滤推荐则是根据用户历史行为和其他用户的行为数据进行推荐。
四、基于Python的在线音乐推荐系统设计与实现1. 数据收集在设计在线音乐推荐系统时，首先需要收集大量的音乐数据，包括歌曲信息、歌手信息、专辑信息等。
这些数据可以通过爬虫技术从各大音乐平台获取，并存储在数据库中。
2. 数据预处理在数据收集完成后，需要对数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值处理、数据格式转换等操作。
同时，还需要对数据进行特征提取和特征工程，以便后续模型训练和推荐计算。
3. 模型选择在设计在线音乐推荐系统时，可以选择不同的推荐算法来构建模型，如基于内容的推荐算法、协同过滤算法、深度学习算法等。
根据实际情况选择合适的模型进行训练和优化。
4. 模型训练通过使用Python中常用的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow等，可以对选定的模型进行训练和调参。
通过大量数据集的训练，使得模型能够更好地捕捉用户的兴趣和偏好。
5. 推荐计算在模型训练完成后，可以利用已有的用户行为数据进行推荐计算。
根据用户当前的状态和历史行为，系统可以实时生成个性化的音乐推荐列表，并呈现给用户。
6. 用户交互界面设计除了模型训练和推荐计算外，在线音乐推荐系统还需要一个友好直观的用户交互界面。
基于Python的音乐推荐系统设计与实现
基于Python的音乐推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，音乐作为人们日常生活中不可或缺的一部分，也在不断地得到关注和发展。
为了更好地满足用户的需求，音乐推荐系统应运而生。
本文将介绍基于Python的音乐推荐系统的设计与实现，旨在帮助开发人员了解如何利用Python语言构建一个高效的音乐推荐系统。
二、音乐推荐系统概述音乐推荐系统是一种利用计算机技术和数学算法为用户提供个性化音乐推荐的系统。
通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣，系统可以向用户推荐他们可能感兴趣的音乐内容，从而提升用户体验和增加用户粘性。
三、Python在音乐推荐系统中的应用Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，在音乐推荐系统的开发中具有诸多优势。
首先，Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以帮助开发人员快速构建数据处理和机器学习模型。
其次，Python语法简洁清晰，易于阅读和维护，适合快速原型开发和迭代优化。
因此，选择Python作为音乐推荐系统的开发语言是一个明智的选择。
四、音乐数据集获取与处理在构建音乐推荐系统之前，首先需要获取音乐数据集并进行处理。
常用的音乐数据集包括Million Song Dataset、Spotify Dataset等。
通过Python编程语言可以轻松地获取这些数据集，并进行数据清洗、特征提取等预处理工作。
五、协同过滤算法在音乐推荐系统中的应用协同过滤是一种常用的推荐算法，在音乐推荐系统中得到广泛应用。
基于用户行为数据和物品属性信息，协同过滤算法可以计算用户之间或物品之间的相似度，并据此进行个性化推荐。
通过Python实现协同过滤算法，可以为用户提供更加准确和个性化的音乐推荐服务。
六、基于内容过滤算法在音乐推荐系统中的应用除了协同过滤算法外，基于内容过滤算法也是一种常见的推荐算法。
该算法通过分析音乐内容特征（如歌手、风格、歌词等），为用户推荐与其历史喜好相似的音乐内容。
基于Java的智能音乐推荐系统设计与实现
基于Java的智能音乐推荐系统设计与实现智能音乐推荐系统是一种利用人工智能技术，通过分析用户的听歌历史、喜好、音乐特征等信息，为用户推荐个性化音乐内容的系统。
本文将介绍基于Java语言开发的智能音乐推荐系统的设计与实现。
1. 系统架构设计智能音乐推荐系统的架构设计包括数据采集、数据处理、推荐算法和用户接口等模块。
在基于Java语言的系统中，可以采用以下架构设计：数据采集模块：负责从各大音乐平台获取用户听歌历史、音乐特征等数据。
数据处理模块：对采集到的数据进行清洗、转换和存储，为推荐算法提供数据支持。
推荐算法模块：包括协同过滤、内容推荐、深度学习等算法，根据用户的偏好和行为生成个性化推荐结果。
用户接口模块：提供用户注册登录、音乐播放、推荐列表展示等功能，与用户进行交互。
2. 数据采集与处理在Java语言中，可以利用第三方库如Jsoup进行网页爬虫，从各大音乐平台获取用户听歌历史、歌曲信息等数据。
同时，可以使用MySQL等数据库存储和管理采集到的数据，保证数据的完整性和安全性。
3. 推荐算法实现3.1 协同过滤算法协同过滤是一种常用的推荐算法，主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
在Java中，可以使用Mahout等开源框架实现协同过滤算法，根据用户对音乐的评分和行为进行相似度计算，从而生成个性化推荐结果。
3.2 内容推荐算法内容推荐算法是根据音乐的特征信息（如歌手、风格、语言等）进行推荐。
在Java中，可以通过构建音乐特征向量，并利用机器学习算法如决策树、支持向量机等进行内容推荐。
3.3 深度学习算法深度学习在音乐推荐系统中也有广泛应用，通过神经网络模型对用户行为和音乐特征进行建模和预测。
在Java中，可以使用TensorFlow等深度学习框架实现复杂的推荐算法。
4. 用户接口设计与实现用户接口是用户与系统交互的重要界面，需要设计简洁直观的界面，并提供注册登录、个性化推荐、音乐播放等功能。
基于人工智能的个性化音乐推荐系统设计
基于人工智能的个性化音乐推荐系统设计随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，音乐成为了人们日常生活不可或缺的一部分。
而随着音乐数量的爆炸式增长，人们在面对众多的音乐资源时往往感到无从下手。
因此，基于人工智能的个性化音乐推荐系统应运而生，旨在帮助用户从海量的音乐库中找到符合自己口味的音乐。
一、背景介绍个性化音乐推荐系统是一个基于人工智能技术的应用系统，通过分析用户的历史听歌记录、音乐特征以及用户的行为模式，可以给用户推荐个性化的音乐内容。
这种系统通过了解用户的喜好和习惯，能够更好地满足用户的需求，提升用户的体验。
二、设计原理1. 数据采集与处理：个性化音乐推荐系统通过采集和处理大量的用户数据和音乐数据来构建模型，理解用户的喜好和音乐的特征。
数据采集可以包括用户注册信息、用户的听歌记录、用户的评价行为等；音乐数据可以包括歌曲的风格、歌手、歌曲曲风等。
2. 用户画像构建：个性化推荐系统可以通过分析用户的历史听歌记录和评价行为，构建用户的画像。
用户画像可以包括用户的年龄、性别、地域、喜欢的音乐类型等信息。
这样系统可以更准确地了解用户的喜好和需求。
3. 内容特征提取：个性化音乐推荐系统可以通过分析音乐的特征，如歌曲的调性、速度、节奏等，提取出歌曲的内容特征。
这样系统可以根据用户的喜好，推荐给用户与之相似的音乐。
4. 协同过滤算法：个性化音乐推荐系统可以应用协同过滤算法，根据用户之间的相似度，推荐给用户和他们相似兴趣的用户喜欢的音乐。
这样可以扩大用户的选择范围，帮助用户发现新的音乐。
5. 深度学习模型：个性化音乐推荐系统可以应用深度学习模型，如神经网络、循环神经网络等，通过分析用户的行为模式和历史数据，预测用户对音乐的喜好。
这样系统可以给用户提供更加精准和个性化的推荐。
三、系统架构个性化音乐推荐系统的架构可以分为数据层、算法层和应用层三个部分。
1. 数据层：数据层主要负责采集用户数据和音乐数据，并对数据进行处理和存储。
基于协同过滤算法的音乐推荐系统设计与实现
基于协同过滤算法的音乐推荐系统设计与实现音乐推荐系统是利用计算机科学和人工智能技术来分析用户的音乐偏好，提供个性化的音乐推荐服务的应用程序。
而基于协同过滤算法的音乐推荐系统是其中一种常见且有效的推荐算法。
本文将介绍基于协同过滤算法的音乐推荐系统的设计与实现，并分析其优缺点。
首先，我们需要了解协同过滤算法。
协同过滤算法基于用户行为信息，通过分析用户与其他用户的相似性，推荐与用户兴趣相匹配的音乐。
它主要有两种实现方式：基于用户的协同过滤(User-based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-based Collaborative Filtering)。
在设计音乐推荐系统时，首先需要建立用户-音乐评分矩阵。
这个矩阵记录了用户对不同音乐的评分情况。
接着，可以通过计算用户之间的相似度来实现基于用户的协同过滤算法。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
通过对相似度高的用户的评分情况加权平均，就可以得到对目标用户可能感兴趣的音乐进行推荐。
另一种实现方式是基于物品的协同过滤算法。
在这种方法中，首先需要计算音乐之间的相似度。
相似度可以使用和用户-音乐评分矩阵类似的方式来计算，只是在这里，我们计算的是不同音乐之间的相似度。
接着，对于目标用户，我们可以通过该用户已经评分过的音乐和其他音乐的相似度来预测用户对其他音乐的评分，并根据预测的评分进行推荐。
在实际实现过程中，还可以结合基于内容过滤的方法，将音乐的特征信息（如流派、歌手、年份等）纳入推荐系统中。
这样可以在协同过滤算法的基础上，进一步提高推荐系统的准确性。
另外，为了解决冷启动问题，还可以引入基于人口统计学数据和个性化用户问卷调查等方法，来获取新用户的兴趣和偏好信息。
基于协同过滤算法的音乐推荐系统具有以下优点：第一，它不需要事先对音乐进行特征提取或人工标注，只需要通过用户行为数据进行计算，更加便捷；第二，协同过滤算法能够挖掘用户之间的隐含关系，发现新的推荐音乐，丰富用户的听觉体验；第三，该算法对于稀疏的数据也有一定的鲁棒性，可以进行有效的推荐。
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个性化音乐推荐系统设计与实现摘要21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。
对网络音乐服务来说，不管是音乐下载服务，或者是网络音乐电台服务，都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。
个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。
同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化，所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。
本系统采用SSH框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML 建模。
本系统的功能模块主要包括：音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。
音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数，单曲管理在action中定义一个方法，系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。
整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐，个性化推荐的整个音乐系统，管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。
很大程度上提高了对音乐管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。
关键词：SSH框架，音乐系统，协同过滤，MVC模式DESIGN AND INPLEMENTATION OFPERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEMAbstractThe 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the establishment.For the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside.The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology，system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend.The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers.Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern目录1 绪论 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 系统开发的意义 (2)1.3 国内外音乐系统现状 (3)1.3.1全球音乐系统系统发展情况 (3)1.3.2中国音乐系统发展现状 (3)1.3.3网络音乐系统市场发展趋势 (4)2 技术准备 (6)2.1 Java Web (6)2.1.1 Servlet技术 (6)2.1.2 JSP技术 (8)2.1.3 JSTL标签 (9)2.1.4 JSP 2.0自定义标签 (9)2.1.5 Filter过滤器 (10)2.2 MVC模式 (11)2.3 Spring框架 (12)2.4 AJAX技术 (12)3 系统分析与设计 (14)3.1 系统简介 (14)3.2 系统框架设计 (14)3.3 功能需求 (15)3.3.1面向管理的需求定义 (16)3.3.2面向体验的需求定义 (17)3.3.3面向维护的需求定义 (18)3.4个性化音乐推荐系统设计 (21)3.4.1 音乐上传设计 (22)3.4.2 单曲管理设计 (22)3.4.3 收集歌曲信息设计 (22)3.4.4 音乐检索设计 (22)3.4.5 音乐推荐设计 (23)3.5数据库设计 (23)3.5.1 数据库概念结构设计（E-R图） (23)3.5.2 音乐推荐系统数据库表设计 (25)4 系统技术实现 (30)4.1 音乐上传功能的实现 (31)4.2 收集歌曲信息功能的实现 (32)4.3 单曲管理功能的实现 (33)4.3.1 播放功能的实现 (35)4.3.2 下载功能的实现 (35)4.4音乐推荐功能的实现 (36)4.4.1所用数据表 (37)4.4.2实现过程 (37)5 总结 (41)参考文献 (43)致谢 (45)译文及原文 (46)1 绪论1.1 项目背景信息技术改变了了人们的生活方式，是当今信息化时代便捷人们生活的一项伟大创举。
在生活节奏越来越快的今天，人们对娱乐便捷的需求也越来越强烈。
日益发展的网格技术与信息技术，各种音乐推荐系统也是逐渐应运而生。
用信息技术与互联网技术相结合的音乐网站，其便利性、数据存储安全性、共享性、数据容量等，明显优于传统的磁带与CD。
计算机科学技术日益发展，它早已深入到人类社会的每个角落里，而且发挥着越来越不可代替的作用，利用传统方式的存储数据资料的方式已经逐渐离我们而去。
设计本系统的目的是为了改善那些原有网站的的缺点，为用户提供一个使用更好更便利的在线音乐平台系统，并且在协调不同的用户偏好方面也可以做的更好。
此外，系统能提供给管理员一个清晰简明的界面，合理安排音乐分类信息，并根据用户的要求和信息；根据用户的某些特点，为用户提供一些更能产生共鸣的音乐。
自古以来，音乐就一直伴随着人们的日常生活，古有笙箫唢呐，今有吉他萨克斯，如今人们听音乐大多通过手机、音乐播放器，或是直接在电脑上在线收听，连mp3，mp4都很少有人使用。
人们也在不断地对音乐的形式进行创新和发展，21世纪初，人们还通过磁带或是光盘收听音乐，而今天数字音乐以遍及全球，人们大多通过互联网来收听音乐，换句话说，互联网是今天最流行的数字音乐的音乐介质和最大载体。
Java技术是在Web开发领域中，表现极其出色的技术之一，由于在Web 开发领域中的杰出表现，Java技术近年来的发展非常迅猛，越来越多的网站使用Java进行开发。
例如众所周知的淘宝网，随着就业务规模的不断扩大，php 架构有些不能适应现在的用户需求，所以淘宝高层曾经考虑过将淘宝网转型成为Java平台架构，这无疑是对Java技术的一种巨大的肯定。
在中国交通领域中，有许多在线购票网站，首当其冲的就是国家铁道部的12306网站，它隶属于国家机关，对技术的要求十分高，就连如此重要的网站也是使用SSH框架开发的，而SSH框架是隶属于Java平台。
虽然有许多重要且成功的网站都是使用Java技术进行开发的，但由于Java 技术过于复杂等原因，现有音乐网站多是通过php等其他语言进行编写的。
此外，这些音乐网站也几乎没有将最新的HTML5标准适用于网站中最重要的音频解码方面，而仍使用Windows自带的解码控件，这节省了网站开发的难度，但却十分不利于Android和iOS端的手机用户在该网站上获得良好的音乐体验。
1.2 系统开发的意义此系统使用JAVA WEB技术, 采用SSH框架和MYSQL数据库作为工具进行开发解决方案，实现了B/S模式的个性化音乐推荐系统的设计。
利用web服务器和客户自己的浏览器，为用户提供在线音乐系统平台，通过浏览器在网站上直接检索音乐、收听音乐、对音乐评分等，这些功能可以让用户得到更好的音乐体验，让用户在一天24小时的时间内都可以在在线音乐系统中收听自己喜欢的音乐。
网站的规则是根据目前商业网站的成熟规则进行设计的，主要功能为网上在线音乐收听，再加上留言等功能，此外能提供给管理者一个简单的界面，可以合理安排音乐分类信息，并根据用户的要求和信息；根据用户的某些特点，为用户提供一些更能产生共鸣的音乐。
是一个综合性在线音乐系统网站。
由于Java平台技术在当今时代已经逐渐取代php等其他技术成为Web开发的主流，而且通过SSH框架对Web网站进行编程开发的案例也更多更好，以此为背景，通过学习SSH框架，进行一个音乐网站的设计具有非常重要的意义。
对Java平台技术加深深刻理解的最好方法，便是学会Hibernate ORM框架的映射关系维护和加载策略，在学会这个技术后，对使用Spring的基本整合配置对系统架构优化进行掌握和了解，在有了一定的技术基础后研究MVC思想（Struts 2.x框架）实现及标签库的使用方法，有很多音乐网站在页面复用方面并没有重点进行研究和开发，而本音乐网站在此方面进行了很多的研究并达到了很高的复用标准，这是对充分理解软件工程的复用思想的很好体现，在充分理解了复用思想后，对网站的开发提供了许多实践经验；如何设计并实现一个网站特有的音乐播放器是网站开发的重点之一，最终决定使用JavaScript/HTML5/CSS和对细小的图片进行素材处理来进行开发，实现一个原创的音乐播放器，可以很好地帮助流媒体空间的跨平台开发；根据用户需求，要求网站在设计模式中必须具有开闭原则（对扩展开放，对修改关闭），在实现开闭原则的方法上，网站决定通过码表实现数据字典扩展功能从而完成这项技术要求。