1、项目介绍
技术栈
以 Python 为开发语言，基于 Django 框架搭建系统整体架构，集成基于用户的协同过滤推荐算法实现核心推荐功能，运用 Echarts 完成数据可视化展示，前端通过 HTML、CSS、JavaScript 构建交互页面，采用 MySQL 或 PostgreSQL 数据库存储各类业务数据。
功能模块
- 可视化界面
- 首页
- 音乐播放与信息展示
- 音乐详情页
- 音乐推荐
- 后台数据管理
- 音乐数据管理
项目概述
本音乐推荐系统基于 Python 与 Django 技术开发，融合协同过滤推荐算法与 Echarts 可视化技术，搭建了功能完善的音乐服务平台。系统前端依托 HTML、CSS、JS 完成交互界面开发，后端由 Django 处理各类业务逻辑，数据存储选用 MySQL 或 PostgreSQL 数据库。平台支持用户浏览音乐分类、播放音乐、发表评分与评论，还能基于算法获取个性化音乐推荐；同时通过可视化图表呈现音乐数据趋势，管理员可在后台对音乐、用户、评论等数据进行全流程管理，保障平台稳定运行，为用户提供便捷且个性化的音乐使用体验。
2、项目界面
（1）可视化
该页面是音乐推荐系统中的音乐浏览量可视化分析页面，可展示音乐浏览量的柱状图，同时系统还具备音乐推荐、数据可视化、我的收藏、个人信息、后台管理等相关功能模块，支持用户进行音乐浏览与系统管理等操作。
（2）首页–类型选择、热门音乐
该页面是音乐推荐系统的首页，包含轮播图展示、热门音乐列表展示、音乐分类筛选功能，同时系统还具备音乐推荐、数据可视化、我的收藏、个人信息、后台管理等导航功能，支持用户浏览热门音乐、按分类筛选音乐以及进行系统相关操作。
（3）音乐信息、播放、查看详情
该页面是音乐推荐系统的音乐信息页面，可展示音乐名称、浏览量、封面图片，支持在线播放、音量调节、查看音乐详情等操作，同时系统还具备首页、音乐推荐、数据可视化、我的收藏、个人信息、后台管理等导航功能，方便用户进行相关操作。
（4）可视化分析–音乐浏览量
该页面是音乐推荐系统的数据可视化页面，可通过柱状图展示音乐浏览量的可视化分析，同时系统还具备首页、音乐推荐、我的收藏、个人信息、后台管理等导航功能，方便用户进行相关操作。
（5）音乐详情页----评分、评论、点赞收藏
该页面是音乐推荐系统的音乐详情页面，可展示音乐基础信息、封面、歌词，支持在线播放音乐和对音乐进行评分操作，同时系统还具备首页、音乐推荐、数据可视化、我的收藏、个人信息、后台管理等导航功能，便于用户开展相关操作。
（6）音乐推荐—协同过滤推荐算法
该页面是音乐推荐系统的音乐推荐页面，依托协同过滤算法实现个性化音乐推荐，可展示推荐音乐的名称、封面，支持在线播放和查看音乐详情操作，同时系统还具备首页、数据可视化、我的收藏、个人信息、后台管理等导航功能，方便用户进行相关操作。
（7）后台数据管理
该页面是音乐推荐系统的后台管理页面，可进行收藏信息、热门音乐、用户信息、类别信息、评分信息、评论信息、音乐信息等快捷操作，还能查看最近操作动作，同时系统还具备信息管理、认证和授权等导航功能，方便管理员开展相关管理操作。
（8）音乐数据管理
该页面是音乐推荐系统后台管理中的音乐信息管理页面，可展示音乐名称、作者、封面及创建时间，支持对音乐信息进行增加和删除操作，同时系统后台还具备收藏信息、热门音乐、用户信息、类别信息、评分信息、评论信息等管理模块，方便管理员开展各类数据管理操作。
3、项目说明
一、技术栈
本项目以 Python 为核心开发语言，基于 Django 框架搭建系统整体架构，集成基于用户的协同过滤推荐算法实现核心推荐功能，运用 Echarts 完成音乐数据可视化展示，前端通过 HTML、CSS、JavaScript 构建交互页面，采用 MySQL 或 PostgreSQL 数据库存储各类业务数据。
二、功能模块详细介绍
- 可视化界面：包含音乐浏览量柱状图展示功能，支持查看音乐数据可视化分析结果，具备音乐推荐、我的收藏、个人信息、后台管理等导航操作入口，实现音乐数据的直观呈现。
- 首页：设有轮播图展示、热门音乐列表、音乐分类筛选功能，配备音乐推荐、数据可视化等导航模块，支持用户浏览热门音乐、按分类筛选音乐及进行各类系统操作。
- 音乐播放与信息展示：展示音乐名称、浏览量、封面等信息，支持在线播放、音量调节、查看音乐详情操作，具备首页、音乐推荐等导航功能，满足用户音乐播放与信息查看需求。
- 音乐详情页：展示音乐基础信息、封面、歌词，支持在线播放、评分、点赞收藏、发表评论等操作，配备多模块导航功能，便于用户完成音乐相关交互操作。
- 音乐推荐：依托协同过滤推荐算法实现个性化推荐，展示推荐音乐名称、封面，支持在线播放、查看详情操作，具备多模块导航功能，精准推送符合用户偏好的音乐。
- 后台数据管理：可对收藏信息、热门音乐、用户信息等进行快捷操作，查看最近操作记录，具备信息管理、认证授权等导航功能，实现平台数据的全流程管控。
- 音乐数据管理：展示音乐名称、作者、封面、创建时间等信息，支持音乐信息增删操作，联动收藏、评分、评论等多类数据管理模块，完成音乐数据的专项管理。
三、项目总结
本音乐推荐系统基于 Python 与 Django 技术开发，融合协同过滤推荐算法与 Echarts 可视化技术搭建完整服务平台。前端通过 HTML、CSS、JS 实现交互界面，后端由 Django 处理业务逻辑，数据存储适配 MySQL 或 PostgreSQL 数据库。平台面向普通用户提供音乐浏览、播放、评分评论、个性化推荐等功能，通过可视化图表直观呈现音乐数据趋势；面向管理员开放后台数据管理能力，可对音乐、用户、评论等数据全流程管控。系统功能完备、操作便捷，既满足用户个性化的音乐使用需求，也保障了平台的稳定运营。
4、核心代码
from django.shortcuts import render, redirect
from models import MarkModel, CommentModel, HotModel, LikeModel, MusicModel, CategoryModel, UserInfoModel
from django.http import JsonResponse
import numpy as np
def index(request):
hots = HotModel.objects.all()
categories = CategoryModel.objects.all()
context = {'hots': hots, 'categories': categories}
return render(request, 'index.html', context=context)
def login(request):
if request.method == 'GET':
return render(request, 'login.html')
else:
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
if not (username or password):
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '缺少必传的参数'})
user = UserInfoModel.objects.filter(username=username, password=password).first()
if not user:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '账号或密码错误'})
request.session['login_in'] = True
request.session['username'] = user.username
request.session[] = user.
JsonResponse({: })
():
request.method == :
render(request, )
:
username = request.POST.get()
password1 = request.POST.get()
password2 = request.POST.get()
email = request.POST.get()
(username password1 password2):
JsonResponse({: , : })
password1 != password2:
JsonResponse({: , : })
flag = UserInfoModel.objects.(username=username).first()
flag:
JsonResponse({: , : })
UserInfoModel.objects.create(username=username, password=password1, email=email)
JsonResponse({: })
():
flag = request.session.clear()
redirect()
():
music = MusicModel.objects.get(=music_id)
comments = CommentModel.objects.(music_id=music_id)
user_id = request.session.get()
user_id:
flag_mask = MarkModel.objects.(item_id=music_id, user_id=user_id).first()
:
flag_mask =
music.view_number +=
music.save()
context = {: music, : comments, : flag_mask}
render(request, , context=context)
():
musics = MusicModel.objects.(category_id=category_id)
context = {: musics}
render(request, , context=context)
():
music_id = request.POST.get()
user_id = request.session.get()
flag = LikeModel.objects.(music_id=music_id, user_id=user_id).first()
flag:
JsonResponse({: , : })
LikeModel.objects.create(user_id=user_id, music_id=music_id)
JsonResponse({: })
():
user_id = request.session.get()
likes = LikeModel.objects.(user_id=user_id)
render(request, , {: likes})
():
like_id = request.POST.get()
LikeModel.objects.get(=like_id).delete()
JsonResponse({: })
():
user_id = request.session.get()
request.method == :
info = UserInfoModel.objects.(=user_id).first()
context = {: info}
render(request, , context=context)
:
username = request.POST.get()
password = request.POST.get()
email = request.POST.get()
(username password email):
JsonResponse({: , : })
UserInfoModel.objects.(=user_id).update(username=username, password=password, email=email)
JsonResponse({: })
():
request.method == :
render(request, )
:
musics = MusicModel.objects.()[:]
name_list = []
count_list = []
music musics:
name_list.append(music.name)
count_list.append(music.view_number)
JsonResponse({: , : name_list, : count_list})
():
user_id = request.session.get()
user_id:
JsonResponse({: , : })
content = request.POST.get()
music_id = request.POST.get()
content:
JsonResponse({: , : })
CommentModel.objects.create(user_id=user_id, content=content, music_id=music_id)
JsonResponse({: })
():
item_ratings1 = {rating.item_id: rating.score rating user_ratings1}
item_ratings2 = {rating.item_id: rating.score rating user_ratings2}
common_items = (item_ratings1.keys()) & (item_ratings2.keys())
(common_items) == :
user1_scores = np.array([item_ratings1[item_id] item_id common_items])
user2_scores = np.array([item_ratings2[item_id] item_id common_items])
cosine_similarity = np.dot(user1_scores, user2_scores) / (np.linalg.norm(user1_scores) * np.linalg.norm(user2_scores))
(cosine_similarity)
cosine_similarity
():
:
target_user = UserInfoModel.objects.get(=user_id)
UserInfoModel.DoesNotExist:
JsonResponse({: , : })
target_user_ratings = MarkModel.objects.(user=target_user)
recommended_items = {}
other_user UserInfoModel.objects.exclude(pk=user_id):
other_user_ratings = MarkModel.objects.(user=other_user)
similarity = calculate_cosine_similarity(target_user_ratings, other_user_ratings)
similarity > :
item_rating other_user_ratings:
item_rating.item target_user_ratings.values_list(, flat=):
item_rating.item. recommended_items:
recommended_items[item_rating.item.][] += similarity * item_rating.score
recommended_items[item_rating.item.][] += similarity
:
recommended_items[item_rating.item.] = {: similarity * item_rating.score, : similarity}
sorted_recommended_items = (recommended_items.items(), key= x: x[][], reverse=)
top_recommended_items = [item_id item_id, _ sorted_recommended_items[:]]
response_data = []
item_id top_recommended_items:
item = MusicModel.objects.get(pk=item_id)
similarity = recommended_items[item_id][]
response_data.append({: item.name, : item., : item.image, : similarity, : item.file.url})
context = {: response_data}
render(request, , context=context)
():
user_id = request.session.get()
user_id:
JsonResponse({: , : })
score = (request.POST.get())
item_id = request.POST.get()
MarkModel.objects.create(item_id=item_id, score=score, user_id=user_id)
JsonResponse({: })
