2026计算机毕业设计源码：基于用户画像的python音乐推荐系统 Django 协同过滤 SVD 分布式计算 数据可视化（建议收藏）✅
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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈
本系统基于Python3.x版本开发，采用Django框架搭建前后端架构，使用MySQL或sqlite3数据库进行数据存储管理。开发环境为PyCharm，运行于Windows平台，数据集采用Last.fm Dataset-360K Users公开数据集。
功能模块
· 系统首页
· 播放、喜欢、不喜欢、收藏
· 音乐播放
· 登录后选择标签
· 后台管理
· 注册登录
项目介绍
本系统是基于用户画像与协同过滤算法的音乐推荐平台，采用Python与Django框架开发，将基于用户的协同过滤推荐算法与用户画像相结合，提升推荐列表的质量。系统使用Last.fm Dataset-360K Users公开数据集，通过SVD矩阵分解进行相似相关度计算分析，根据用户已有的评分行为预测潜在的音乐喜好，生成个性化推荐列表。平台支持用户对音乐进行播放、喜欢、不喜欢、收藏等操作，用户首次登录后可订阅喜爱的音乐流派和语种，系统据此优化后续推荐内容。后台管理模块提供音乐数据维护功能，支持对歌曲信息进行增删改查。该系统的设计旨在帮助用户在庞大的音乐库中快速发现感兴趣的歌曲，优化整体听歌体验。
2、项目界面
（1）系统首页
该页面为音乐推荐系统主界面，顶部设有全部、推荐、正在播放等导航及搜索功能，主体区域展示音乐卡片列表并显示歌曲时长、歌手、流派等信息，每首音乐下方提供播放、喜欢、不喜欢操作按钮。
（2） 播放、喜欢、不喜欢、收藏等等
该页面为音乐推荐系统的用户中心界面，顶部包含全部、推荐、正在播放、用户中心等导航及搜索功能，主体区域展示音乐列表并标注用户喜欢或不喜欢的标记，每首音乐下方提供播放、喜欢、不喜欢操作按钮。
（3）音乐播放
该页面为音乐播放界面，聚焦展示当前正在播放的歌曲信息，包含歌曲名称、歌手及播放进度控制条，提供简洁的在线播放功能。
（4）登录后选择标签
该页面为用户中心界面，顶部包含全部、推荐、正在播放等导航及搜索功能，主体区域展示用户信息并设有流派订阅和语种订阅模块，支持用户保存偏好设置。
（5）后台管理
该页面为后台管理的音乐数据列表界面，顶部设有导航和增加音乐按钮，主体以表格形式展示音乐库中的歌曲信息，包含歌曲名称、时长、流派、歌手等字段，支持对音乐数据进行查看和筛选操作。
（6）注册登录
该页面为用户登录界面，包含用户名输入框、记住登录状态选项、登录按钮以及跳转至注册页面的链接，提供用户身份验证与账号访问入口功能。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本系统基于Python3.x版本开发，采用Django框架搭建前后端架构，使用MySQL或sqlite3数据库进行数据存储管理。开发环境为PyCharm，运行于Windows平台，数据集采用Last.fm Dataset-360K Users公开数据集。系统集成基于用户的协同过滤推荐算法，并结合SVD矩阵分解进行相似相关度计算分析。
二、功能模块详细介绍
· 系统首页
该页面为音乐推荐系统主界面，顶部设有全部、推荐、正在播放等导航标签以及搜索功能，支持用户按歌曲名称进行检索。主体区域以卡片形式展示音乐列表，每首音乐卡片包含歌曲时长、歌手、流派等详细信息，下方提供播放、喜欢、不喜欢操作按钮，方便用户快速表达偏好并触发推荐算法更新。
· 播放、喜欢、不喜欢、收藏
该页面为用户中心界面，顶部包含全部、推荐、正在播放、用户中心等导航及搜索功能。主体区域展示音乐列表并标注用户已标记喜欢或不喜欢的歌曲，每首音乐下方同样提供播放、喜欢、不喜欢操作按钮，便于用户管理和调整自己的偏好数据，这些交互行为将作为协同过滤算法的输入数据。
· 音乐播放
该页面为专注的音乐播放界面，聚焦展示当前正在播放的歌曲信息，包含歌曲名称、歌手名称以及播放进度控制条。界面设计简洁清晰，提供基础的播放控制功能，确保用户获得沉浸式的试听体验。
· 登录后选择标签
该页面为用户首次登录后的偏好设置界面，顶部包含全部、推荐、正在播放等导航及搜索功能。主体区域展示当前登录用户信息，并设有流派订阅和语种订阅两大模块，用户可勾选自己喜爱的音乐风格和语言种类，系统将依据这些标签优化推荐结果，实现用户画像的初始构建。
· 后台管理
该页面为后台管理的音乐数据列表界面，顶部设有导航栏和增加音乐按钮，方便管理员扩充音乐库。主体以表格形式清晰展示音乐库中的歌曲信息，包含歌曲名称、时长、流派、歌手等字段，支持对音乐数据进行查看、筛选和操作，保障平台数据的准确性与完整性。
· 注册登录
该页面为用户身份验证入口，包含用户名输入框、记住登录状态选项、登录按钮以及跳转至注册页面的链接。简洁的界面设计聚焦核心功能，为用户提供安全便捷的账号访问体验，是用户进入个性化推荐服务的第一步。
三、项目总结
本系统是基于用户画像与协同过滤算法的音乐推荐平台，采用Python与Django框架开发，将基于用户的协同过滤推荐算法与用户画像相结合，通过SVD矩阵分解进行相似相关度计算分析，根据用户已有评分行为预测潜在喜好，生成个性化推荐列表。平台支持用户对音乐进行播放、喜欢、不喜欢、收藏等操作，用户首次登录后可订阅喜爱的音乐流派和语种，系统据此优化推荐内容。后台管理模块提供音乐数据维护功能，支持对歌曲信息进行增删改查。整体而言，该系统利用协同过滤算法与用户偏好数据，能够帮助用户在庞大音乐库中快速发现感兴趣的歌曲，优化听歌体验，同时为管理员提供了便捷的数据管理工具。
4、核心代码
@login_required(login_url='/sign_in')@cold_bootdefrecommend(request): page_number = request.GET.get('page',1) recommend_set = build_recommend(request, request.user) paginator = Paginator(recommend_set,20) musics = paginator.page(page_number) context ={'musics': musics,'user_likes':[],'user_dislikes':[]} user_profile = UserProfile.objects.filter(user=request.user)if user_profile.exists(): user_profile = user_profile.first() context['user_likes']= user_profile.likes.all() context['user_dislikes']= user_profile.dislikes.all()return render(request,'list.html', context)@login_required(login_url='/sign_in')deflike(request, pk:int): user_obj = UserProfile.objects.get(user=request.user) music_obj = get_object_or_404(Music.objects.all(), pk=pk) user_obj.likes.add(music_obj) user_obj.dislikes.remove(music_obj) messages.add_message(request, messages.INFO,'已经添加到我喜欢') redirect_url = request.GET.get('from','/')if'action'in request.GET: redirect_url +=f'&action={request.GET["action"]}'return HttpResponseRedirect(redirect_url)@login_required(login_url='/sign_in')defdislike(request, pk:int): user_obj = UserProfile.objects.get(user=request.user) music_obj = get_object_or_404(Music.objects.all(), pk=pk) user_obj.dislikes.add(music_obj) user_obj.likes.remove(music_obj) messages.add_message(request, messages.INFO,'已经添加到我不喜欢') redirect_url = request.GET.get('from','/')if'action'in request.GET: redirect_url +=f'&action={request.GET["action"]}'return HttpResponseRedirect(redirect_url)defplay(request, pk:int=0):global current_play if pk >0: music_obj = Music.objects.filter(pk=pk)if music_obj.exists(): current_play = music_obj.first()if current_play isNone: messages.error(request,'当前没有正在播放的音乐')return HttpResponseRedirect('/')return render(request,'play.html', context={'music': current_play })@login_required(login_url='/sign_in')defuser_center(request): user_profile = UserProfile.objects.filter(user=request.user)if user_profile.exists(): profile_obj: UserProfile = user_profile.first()else: messages.error(request,'找不到用户资料，请重新登录') logout(request)return HttpResponseRedirect('/')if request.method =='POST': genres = request.POST.getlist('genres','') languages = request.POST.getlist('languages','') profile_obj.first_run =Falseiflen(genres)>0: profile_obj.genre_subscribe =','.join(genres) profile_obj.save() messages.success(request,'修改流派订阅成功！')elifnot profile_obj.first_run: profile_obj.genre_subscribe ='' profile_obj.save() messages.success(request,'修改流派订阅成功！')iflen(languages)>0: profile_obj.language_subscribe =','.join(languages) profile_obj.save() messages.success(request,'修改语言订阅成功！')elifnot profile_obj.first_run: profile_obj.language_subscribe ='' profile_obj.save() messages.success(request,'修改语言订阅成功！') context ={'user_likes': profile_obj.likes.all(),'user_dislikes': profile_obj.dislikes.all(),'genres': build_genre_ids(),'languages': build_languages(),'genre_subscribe': profile_obj.genre_subscribe.split(','),'language_subscribe':[]}# 去除空字符for lang in profile_obj.language_subscribe.split(','): lang = lang.strip() context['language_subscribe'].append(lang)return render(request,'user.html', context=context)defsearch(request):if'keyword'notin request.GET: messages.error(request,'请输入搜索关键词')return HttpResponseRedirect('/') keyword = request.GET.get('keyword') action = request.GET.get('action') musics =[]if action =='song_name': musics = Music.objects.filter(song_name__contains=keyword)if action =='artist_name': musics = Music.objects.filter(artist_name__contains=keyword) messages.info(request,f'搜索关键词：{keyword}，找到 {len(musics)} 首音乐') context ={'musics': musics,'user_likes':[],'user_dislikes':[]}if request.user.is_authenticated: user_profile = UserProfile.objects.filter(user=request.user)if user_profile.exists(): user_profile = user_profile.first() context['user_likes']= user_profile.likes.all() context['user_dislikes']= user_profile.dislikes.all()return render(request,'list.html', context)5、源码获取方式
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