博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈以Python为开发语言基于Django框架搭建系统核心架构采用MySQL数据库存储数据运用Echarts实现数据可视化效果借助网络爬虫技术获取数据融入协同过滤推荐算法实现推荐功能前端通过HTML结合Bootstrap框架完成页面搭建。功能模块音乐推荐系统首页登录注册页面标签展示模块歌曲详情模块音乐数据可视化模块基于物品的音乐推荐模块基于用户的音乐推荐模块后台管理模块项目介绍本音乐推荐系统聚焦流媒体时代音乐推荐的核心诉求依托Python与Django框架搭建前后端架构采用MySQL数据库存储各类数据。系统以用户行为为核心展开音乐推荐融合基于用户和物品的两种协同过滤推荐算法精准推送契合用户偏好的音乐内容。前端具备注册登录、音乐标签分类、多维度排序、数据可视化等功能后台可完成用户、歌曲及权限的管理操作。系统既满足用户浏览、收藏、评分音乐等基础需求也能通过算法实现个性化推荐同时借助可视化图表直观呈现音乐数据的核心特征。2、项目界面1音乐数据详情页包含歌曲详情展示、收藏操作、搜索功能、导航栏切换、基于用户和基于物品的音乐推荐及换一批刷新等功能模块。2首页排序具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、歌曲热度排序筛选、歌曲列表展示以及基于用户的音乐推荐和推荐内容刷新功能。3词云图分析具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、多种数据可视化图表切换展示以及词云图展示等功能模块。4柱状图分析具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、数据可视化图表切换展示以及双轴柱状图与折线图结合的统计图表展示等功能模块。5折线图分析具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、数据可视化图表切换展示以及折线图形式的音乐上架数量趋势统计展示等功能模块。6饼图分析具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、数据可视化图表切换展示以及饼图形式的音乐分类占比统计展示等功能模块。7基于物品推荐算法推荐音乐具备基于物品的音乐推荐展示、推荐内容刷新、评论输入及提交同时呈现推荐歌曲的封面与名称等核心功能模块。8音乐分类具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、音乐分类标签展示、基于用户的音乐推荐及推荐内容刷新等功能模块。9基于用户推荐算法推荐音乐具备导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、个人信息查看与修改、收藏评论评分等历史行为查看以及基于用户的音乐推荐和推荐内容刷新等功能模块。10后台管理具备侧边栏导航切换、音乐等数据的列表展示、条目增加与删除、数据筛选以及主题切换和用户信息管理等功能模块。11注册登录具备用户账号密码输入、登录操作执行以及为无账号用户提供注册入口跳转的核心功能模块。3、项目说明一、技术栈本项目以Python为开发语言基于Django框架搭建系统核心架构采用MySQL数据库存储各类音乐相关数据运用Echarts实现多维度数据可视化效果借助网络爬虫技术获取音乐数据融入协同过滤推荐算法完成个性化推荐功能前端通过HTML结合Bootstrap框架完成页面搭建与交互。二、功能模块详细介绍音乐推荐系统首页支持导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交、歌曲热度排序筛选、歌曲列表展示同时提供基于用户的音乐推荐及推荐内容刷新功能。登录注册页面核心提供用户账号密码输入、登录操作执行功能为无账号用户提供注册入口跳转完成用户身份验证与账号注册引导。标签展示模块支持导航栏页面切换、用户登录登出管理、搜索提交展示音乐分类标签同时提供基于用户的音乐推荐及推荐内容刷新功能。歌曲详情模块包含歌曲详情展示、收藏操作、搜索功能、导航栏切换以及基于用户和物品的音乐推荐、推荐内容刷新等功能。音乐数据可视化模块涵盖词云图、柱状图、折线图、饼图等多种分析形式支持导航栏切换、用户登录登出、搜索提交可切换展示不同可视化图表呈现音乐数据特征。基于物品的音乐推荐模块展示基于物品算法推荐的音乐内容支持推荐内容刷新、评论输入提交同时呈现推荐歌曲的封面与名称等核心信息。基于用户的音乐推荐模块支持导航栏切换、用户登录登出、搜索提交可查看修改个人信息、浏览收藏评论评分等历史行为提供个性化推荐及内容刷新功能。后台管理模块具备侧边栏导航切换、音乐数据列表展示、条目增删、数据筛选功能同时支持主题切换与用户信息管理实现系统数据全流程管控。三、项目总结本音乐推荐系统聚焦流媒体时代音乐推荐核心需求依托Python与Django搭建前后端架构MySQL存储数据融合基于用户和物品的两种协同过滤推荐算法实现精准推荐。系统前端覆盖注册登录、音乐标签分类、多维度排序、多形式数据可视化等功能后台可完成用户、歌曲及权限管理。系统既满足用户浏览、收藏、评分音乐等基础操作需求也能通过算法输出个性化推荐结果同时借助Echarts可视化图表直观呈现音乐数据特征整体提升了用户的音乐发现与体验效率。4、核心代码# -*-coding:utf-8-*-importos os.environ[DJANGO_SETTINGS_MODULE]recomend.settingsimportdjango django.setup()frommusic.modelsimport*frommathimportsqrt,powimportoperatorfromdjango.db.modelsimportSubquery,Q,Count# from django.shortcuts import render,render_to_responseclassUserCf:# 获得初始化数据def__init__(self,all_user):self.all_userall_user# 通过用户名获得列表仅调试使用defgetItems(self,username1,username2):returnself.all_user[username1],self.all_user[username2]# 计算两个用户的皮尔逊相关系数defpearson(self,user1,user2):# 数据格式为音乐id浏览此sum_xy0.0# user1,user2 每项打分的成绩的累加n0# 公共浏览次数sum_x0.0# user1 的打分总和sum_y0.0# user2 的打分总和sumX20.0# user1每项打分平方的累加sumY20.0# user2每项打分平方的累加formovie1,score1inuser1.items():ifmovie1inuser2.keys():# 计算公共的浏览次数n1sum_xyscore1*user2[movie1]sum_xscore1 sum_yuser2[movie1]sumX2pow(score1,2)sumY2pow(user2[movie1],2)ifn0:# print(p氏距离为0)return0moleculesum_xy-(sum_x*sum_y)/n# 分子denominatorsqrt((sumX2-pow(sum_x,2)/n)*(sumY2-pow(sum_y,2)/n))# 分母ifdenominator0:return0rmolecule/denominatorreturnr# 计算与当前用户的距离获得最临近的用户defnearest_user(self,current_user,n1):distances{}# 用户相似度# 遍历整个数据集foruser,rate_setinself.all_user.items():# 非当前的用户ifuser!current_user:distanceself.pearson(self.all_user[current_user],self.all_user[user])# 计算两个用户的相似度distances[user]distance closest_distancesorted(distances.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 最相似的N个用户print(closest user:,closest_distance[:n])returnclosest_distance[:n]# 给用户推荐音乐defrecommend(self,username,n3):recommend{}nearest_userself.nearest_user(username,n)foruser,scoreindict(nearest_user).items():# 最相近的n个用户formovies,scoresinself.all_user[user].items():# 推荐的用户的音乐列表ifmoviesnotinself.all_user[username].keys():# 当前username没有看过ifmoviesnotinrecommend.keys():# 添加到推荐列表中recommend[movies]scores*score# 对推荐的结果按照音乐# 浏览次数排序returnsorted(recommend.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 基于用户的推荐defrecommend_by_user_id(user_id):user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listMovie.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listMovie.objects.order_by(-num)[:15]returnmovie_list# 选取评分最多的10个用户users_rateRate.objects.values(user).annotate(mark_numCount(user)).order_by(-mark_num)user_ids[user_rate[user]foruser_rateinusers_rate]user_ids.append(user_id)usersUser.objects.filter(id__inuser_ids)#users 为评分最多的10个用户all_user{}foruserinusers:ratesuser.rate_set.all()#查出10名用户的数据rate{}# 用户有给音乐打分 在rate和all_user中进行设置ifrates:foriinrates:rate.setdefault(str(i.movie.id),i.mark)#填充音乐数据all_user.setdefault(user.username,rate)else:# 用户没有为音乐打过分设为0all_user.setdefault(user.username,{})user_cfUserCf(all_userall_user)recommend_list[each[0]foreachinuser_cf.recommend(current_user.username,15)]movie_listlist(Movie.objects.filter(id__inrecommend_list).order_by(-num)[:15])other_length15-len(movie_list)ifother_length0:fix_listMovie.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id)).order_by(-collect)forfixinfix_list:iffixnotinmovie_list:movie_list.append(fix)iflen(movie_list)15:breakreturnmovie_list# 计算相似度defsimilarity(movie1_id,movie2_id):movie1_setRate.objects.filter(movie_idmovie1_id)# movie1的打分用户数movie1_summovie1_set.count()# movie_2的打分用户数movie2_sumRate.objects.filter(movie_idmovie2_id).count()# 两者的交集commonRate.objects.filter(user_id__inSubquery(movie1_set.values(user_id)),moviemovie2_id).values(user_id).count()# 没有人给当前音乐打分ifmovie1_sum0ormovie2_sum0:return0similar_valuecommon/sqrt(movie1_sum*movie2_sum)#余弦计算相似度returnsimilar_value#基于物品defrecommend_by_item_id(user_id,k15):# 前三的tag用户评分前三的音乐user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)user_preferlist(user_prefer)[:3]print(user_prefer,user_prefer)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listMovie.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listMovie.objects.order_by(-num)[:15]print(from here)returnmovie_list# most_tags Tags.objects.annotate(tags_sumCount(name)).order_by(-tags_sum).filter(movie__rate__user_iduser_id).order_by(-tags_sum)# 选用户最喜欢的标签中的音乐用户没看过的30部对这30部音乐计算距离最近un_watchedMovie.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id),tags__inuser_prefer).order_by(?)[:30]# 看过的音乐watchedRate.objects.filter(user_iduser_id).values_list(movie_id,mark)distances[]names[]# 在未看过的音乐中找到forun_watched_movieinun_watched:forwatched_movieinwatched:ifun_watched_movienotinnames:names.append(un_watched_movie)distances.append((similarity(un_watched_movie.id,watched_movie[0])*watched_movie[1],un_watched_movie))#加入相似的音乐distances.sort(keylambdax:x[0],reverseTrue)print(this is distances,distances[:15])recommend_list[]formark,movieindistances:iflen(recommend_list)k:breakifmovienotinrecommend_list:recommend_list.append(movie)# print(this is recommend list, recommend_list)# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的音乐中的热度进行填充print(recommend list,recommend_list)returnrecommend_listif__name____main__:# similarity(2003, 2008)print(recommend_by_item_id(1799))5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式