随着互联网和数字音乐的普及，音乐平台的用户和音乐数量都呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，难以找到符合个人口味的音乐。
个性化音乐推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能喜欢的音乐。
本文献综述首先介绍了个性化音乐推荐系统和J2EE平台的相关概念，然后从推荐算法、系统架构、评价指标等方面对国内外研究现状进行了分析和总结，并对主要研究方法进行了探讨，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等，最后对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：个性化音乐推荐系统，J2EE，协同过滤，内容推荐，混合推荐
##1.1个性化音乐推荐系统
个性化音乐推荐系统是一种基于用户兴趣偏好的信息过滤系统，旨在解决用户在海量音乐库中寻找心仪音乐的难题。
它通过分析用户的历史行为数据，例如听歌记录、收藏列表、评分记录等，以及用户的个人资料，例如年龄、性别、地域等，构建用户模型，并根据用户模型预测用户对不同音乐的喜好程度，从而推荐用户可能感兴趣的音乐。
##1.2J2EE平台
J2EE（Java2Platform,EnterpriseEdition）是一种基于Java技术的企业级应用开发平台，它提供了一套完整的、基于组件的开发模型，以及丰富的API和服务，例如Servlet、JSP、EJB、JDBC等，方便开发者快速构建可扩展、安全、稳定的企业级应用。
##1.3推荐算法
推荐算法是推荐系统的核心，它决定了推荐结果的质量。
常见的推荐算法包括：
基于内容的推荐(Content-basedFiltering)：根据用户过去喜欢的音乐，推荐与之内容相似的音乐。
例如，如果用户喜欢某个歌手的流行歌曲，系统可能会推荐该歌手的其他流行歌曲，或者其他歌手的类似风格的流行歌曲。
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