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1.初始注册时页面要有标签的选择（即音乐种类标签） 2.点击播放时，可以做到对歌曲收藏、评论、点赞（尽量做到有歌词显示）每首歌都能单独播放，不能使用外部链接 3.主页面要有新歌推荐、热门推荐模（根据用户的听歌日志信息，通过用户对歌曲的下载、收藏、播放以及评论等相关操作来评估歌曲的流行度，通过对流行度降序排序，选择前 n 首歌曲以榜单的形式推荐给用户。） 6.用户中心界面增加一个收藏、最近播放模块、我的评论模快 7.在搜索栏可以精准搜索各区 8. 系统的后台需要对用户信息、收藏信息、下载信息、播放信息、推荐信息、评论信息、歌曲信息、点赞信息等进行管理。 系统用户功能包括我的收藏、最近播放、热门推荐、新歌推荐、个性化推荐、歌曲搜索、排行榜、歌曲评论、歌曲/评论赞踩功能。（大致类似网易云音乐、爬取数据量（歌曲）不于8千，所有歌曲均能点击播放，不能使用链接

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管理员：①管理用户信息；②管理电影信息 用户：①注册功能；②登录功能；③完善基本信息；④退出登录；⑤查看电影推荐；⑥搜索电影；⑦查看电影信息 推荐模块使用协同过滤算法搜集用户的喜好，从而做到电影的智能推荐……

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基于深度学习的商品推荐系统，高性能，可承受高并发，可跨平台。 技术栈 项目用到的技术如下： 语言：Python3 Java Web端：Layui,Flask,Nginx,Gevent，Flask_Cache 模型训练： PaddleRec , PaddlePaddle 深度学习模型:DSSM, DeepFM 向量召回：milvus 数据存储： Redis 模型推理： PaddleServing 模块通信：gRPC,protobuf 快速开始 项目部署依赖 Python3、PaddlePaddle2.2.2、PaddleServing、milvus1.0、redis、nginx、Gevent

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