基于python的音乐推荐系统。_python+django+vue搭建的音乐推荐系统平台，毕业设计_python_music

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

本系统是基于大数据的音乐推荐系统，SSM、HTML、CSS等技术实现了音乐播发及音乐推荐平台，此平台具有用户登录、歌曲搜索、用户喜欢歌曲推荐、热门歌曲推荐等主要功能。通过音乐推荐系统，系统会根据用户喜好推荐歌曲，用户操作更少，使用体验更加舒适便捷。使用HTML+CSS网页编程技术、JavaScript及JAVA语言，后端采用SSM框架技术，整个系统采用前后端分离的方式。数据库使用MySQL。大数据处理使用Hadoop对用户推荐歌曲 本音乐网站的客户端和管理端使用 VUE 框架来实现，服务端使用 Spring Boot + MyBatis 来实现，数据库使用了 MySQL。 后端：Spring Boot + MyBatis + Hadoop 前端：Vue + Vue-Router + Vuex + Axios + Element-UI 开发环境： JDK： jdk1.8.0_221 MySQL：5.7.35 for Win64 (x86_64) Node：v10.16.0 IDE：IntelliJ IDEA 2021、VSCode/WebStorm

一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

主要是用于大家对于大数据的基本处理，适合大学生本科毕设的参考。

个性化音乐推荐系统的设计和研究.pdf

内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者

音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统，可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA，并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间，请不要担心:)。 如果要获取音乐文件，可以从上面的链接下载它们，也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集，它不仅包含艺术家姓名，歌曲名称等常用属性，而且还考虑并分析了音乐属性（例如回声，每分钟节拍）以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成，每个文件都描述歌曲的特征，例如元数据，特征等。每个文件均被单独清理，并基于公共密钥（

举例如下：音乐推荐的两种推荐方式 第一种：基于相似用户做推荐 如何判断两个用户是相似用户？ 我们可以根据两个用户对一些随机的歌曲的喜爱程度进行相似度度量。一个用户对一首歌单曲循环记5分，分享记4分，收藏记3分，搜索记2分，听完记1分，没听过记0分，直接跳过记-1分； ​ 安静 晴天 十年 后来 你 5 3 3 0 小明4 5 2 1 那么你和小明的欧几里得距离就是 (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2=7 \sqrt{ (5-4)^2+(3-5)^2+(3-2)^2+(0-1)^2} = \sqrt{7} (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2\u200b=

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