歌曲的推荐系统结合社交网络 董政

如今，个性化推荐越发的普及，它是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

计划产品功能：

计划推出一款在线唱歌系统，可以结合用户的社交网络信息还有用户的历史翻唱记录，为用户推荐他可能喜欢唱的歌曲。

产品分析：

1.需求分析：随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。个性化推荐系统可以解决这些问题。

2.方法：利用社交网络信息可以做用户的协同过滤推荐。

利用用户的历史翻唱记录可以做基于物品的协同过滤。

两种方法结合使用来进行推荐。

3.益处：可以节省用户的搜索时间，帮助用户发现他没有意识到的喜欢的歌曲，即促进消费。

4.竞争：现在的歌曲推荐系统有的只是推荐热门歌曲，有的只是单一的利用用户历史的消费记录。

　　　  本软件,对热门歌曲我们可以加入相应的惩罚因子，并且在利用用户历史的消费记录的基础上加入利用社交网络信息推荐，可以预计到推荐效果的准确率和多样性都会有所提高。