第 5 章 总结
随着计算机的普及和网络技术的发展，人们获取信息主要途径以及从书籍、期刊等传统的方式转向从互联网中获取。相应的，电子商务技术发展迅速，网络中商品的种类和数量已经到了个人无法逐一浏览的地步，这种情况下，个性化推荐技术备受相关人员的主要。
像音乐这样传统的娱乐消费开始向互联网转移，自然的，在相关网站上对个性化推荐技术的结果的速度和精度的要求逐渐增加，这些技术有着很不错的市场前景。
本文中设计并实现了一个个性化音乐推荐系统，设计的目的是为了解决当网站中的音乐数量过多，用户难以逐一浏览的情况下，组合内容推荐和协同过滤推荐，为用户进行个性化推荐，达到千人千面的目的。
本文的个性化音乐推荐系统是以个性化推荐技术为基础设计并实现的，将流行的个性化推荐技术在电子商务中的应用进行了实验。首先是以音乐网站需要把音乐主动推荐给用户这一现状为起点，对目前国内外电子商务的发展情况和流行的个性化推荐技术进行了介绍。对整个系统的结构进行了分析并将其细化，分成几个小模块来分别设计并实现，详细介绍了网站页面的功能模块设计以及具体的后台逻辑模块。
文中简单介绍了在设计网站时用到的平台和相关技术、开发语言，并对系统功能进行了调试并对最终推荐结果进行了分析。 结果表明本文所编写的网站可以实现需求分析中提到的基础功能，能够为不同爱好的用户推荐近似类型的音乐。
（1）本文的系统是在 VS2012 平台上编写的，编程过程中使用了 MVC 框架、JavaScript、HTML、Ajax 等编程技术（语言）。
（2）本文中的个性化音乐推荐系统使用的是 B/S 模型：尽可能的将系统的输入输出页面同内部逻辑实现部分进行分离，简化页面实现部分的功能，以达到方便系统管理员管理系统及提升注册用户访问体验的没目的。
（3）由于系统设计的假设是将要部署在 web 网络中，因此在设计并实现时不仅仅要考虑推荐精度及速度问题，还要考虑相关安全性，比如采取传参查询的方法防止 SQL 注入攻击等。
（4）本文系统中的推荐几本思路是用基于内容的推荐来为刚刚注册还没有足够历史信息的用户进行推荐使用协同过滤推荐算法为老用户推荐，这一将二者结合来解决冷启动及推荐无法反应用户爱好转移等相关问题。
根据最后阶段的系统测试部分的相关结果，可以看出本文的系统实现了网站的基础功能，如游客访问、注册，用户登录，管理员进行相关管理操作等具体功能，而且推荐的结果与用户注册时填写的偏好标签及播放、收藏音乐的历史记录相吻合，达到了系统设计的基本目的。但是受个人技术水平和知识积累的限制，系统设计的比较粗糙，功能也比较单调。另外，受数据规模的限制，只是进行了小数据的测试，大数据情况下的推荐结果没有充分的测试和分析，这些都需要在今后的工作和学习中继续完善。
虽然整个系统仍然有很多不足之处，但通过整个系统的分析、设计、编程、实现及测试，学习到了很多电子商务和推荐技术，并对 web 编程技术有了很多理解。
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