毕业设计源码：Python音乐推荐系统 Django+协同过滤算法 Echarts可视化 多端音乐服务平台开发 机器学习 深度学习（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈
以Python为开发语言，基于Django框架搭建系统架构，集成基于用户的协同过滤推荐算法实现核心推荐能力，运用Echarts完成数据可视化展示，通过HTML、CSS、JavaScript构建前端交互页面，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

项目介绍
该音乐推荐系统采用Python与Django技术开发，结合协同过滤推荐算法和Echarts可视化技术，搭建起功能完备的音乐服务平台。系统前端借助HTML、CSS、JS实现交互界面开发，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、发表评分评论，还能依据算法获得个性化音乐推荐；同时通过可视化图表展示音乐数据趋势，管理员可在后台对音乐、用户、评论等数据进行全流程管理，保障平台稳定运营，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
本音乐推荐系统以Python作为核心开发语言，基于Django框架搭建整体系统架构，集成基于用户的协同过滤推荐算法打造核心的个性化推荐能力，运用Echarts技术实现音乐数据的可视化展示，前端通过HTML、CSS、JavaScript构建交互性强的操作界面，数据存储可灵活选用MySQL或PostgreSQL数据库，保障数据存储的稳定性与灵活性。

二、功能模块

• 可视化界面：作为系统的数据展示核心模块，依托Echarts技术生成音乐浏览量柱状图等可视化图表，直观呈现音乐数据趋势，页面配备音乐推荐、我的收藏、后台管理等导航功能，方便用户切换操作。
• 首页：系统核心入口页面，包含轮播图、热门音乐列表展示区域，支持按类型筛选音乐，同时整合音乐推荐、数据可视化、个人信息等导航功能，满足用户快速浏览和筛选音乐的需求。
• 音乐播放与信息展示：聚焦音乐播放核心需求，展示音乐名称、浏览量、封面等基础信息，支持在线播放、音量调节操作，搭配首页、音乐推荐等导航栏，便于用户切换功能模块。
• 音乐详情页：深度展示音乐相关信息，涵盖基础信息、封面、歌词等内容，支持在线播放、评分、评论、点赞收藏等交互操作，配套完善的导航功能，提升用户使用体验。
• 音乐推荐：基于用户协同过滤推荐算法打造的核心模块，精准推送个性化音乐，展示推荐音乐的名称、封面，支持在线播放和查看详情操作，助力用户发现心仪音乐。
• 后台数据管理：面向管理员的核心管理模块，可对收藏信息、热门音乐、用户信息、类别信息、评分评论、音乐信息等进行快捷操作，支持查看最近操作记录，搭配信息管理、认证授权等导航功能，保障平台数据管理有序。
• 音乐数据管理：隶属于后台管理的细分模块，专门管理音乐基础信息，展示音乐名称、作者、封面、创建时间等内容，支持音乐信息的新增与删除操作，与其他后台管理模块联动，实现音乐数据全流程管控。

三、项目总结
本音乐推荐系统围绕用户音乐使用需求和平台管理需求开发，技术层面融合Python、Django、协同过滤算法与Echarts可视化技术，构建起功能完整的音乐服务体系。用户端覆盖音乐浏览、播放、互动、个性化推荐等全场景需求，可视化模块让数据呈现更直观；管理端可实现音乐、用户、评论等全维度数据管控，保障平台稳定运营。系统整体操作流程简洁，功能模块布局合理，既满足普通用户的个性化音乐体验需求，也为管理员提供了高效的后台管理工具，具备较强的实用价值和拓展潜力。

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 defindex(request): hots = HotModel.objects.all() categories = CategoryModel.objects.all() context ={'hots': hots,'categories': categories }return render(request,'index.html', context=context)deflogin(request):if request.method =='GET':return render(request,'login.html')else:# 用户登录 username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password')ifnot(username or password):return JsonResponse({'code':400,'message':'缺少必传的参数'}) user = UserInfoModel.objects.filter(username=username, password=password).first()ifnot 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_id']= user.idreturn JsonResponse({'code':200})defregister(request):if request.method =='GET':return render(request,'register.html')else: username = request.POST.get('username') password1 = request.POST.get('password1') password2 = request.POST.get('password2') email = request.POST.get('email')ifnot(username or password1 or password2):return JsonResponse({'code':400,'message':'缺少必传的参数'})if password1 != password2:return JsonResponse({'code':400,'message':'两次输入的密码不一致！'}) flag = UserInfoModel.objects.filter(username=username).first()if flag:return JsonResponse({'code':400,'message':'该用户名已存在'}) UserInfoModel.objects.create( username=username, password=password1, email=email )return JsonResponse({'code':200})deflogout(request):# 退出登录 flag = request.session.clear()return redirect('/')defmusic_detail(request, music_id):# 音乐详情 music = MusicModel.objects.get(id=music_id) comments = CommentModel.objects.filter(music_id=music_id) user_id = request.session.get('user_id')if user_id: flag_mask = MarkModel.objects.filter(item_id=music_id, user_id=user_id).first()else: flag_mask =False# 增加浏览量 music.view_number +=1 music.save() context ={'music': music,'comments': comments,'flag_mask': flag_mask }return render(request,'music_detail.html', context=context)defmusic_list(request, category_id):# 音乐分类列表 musics = MusicModel.objects.filter( category_id=category_id ) context ={'musics': musics }return render(request,'music_list.html', context=context)defadd_like(request):# 添加收藏 music_id = request.POST.get('music_id') user_id = request.session.get('user_id') flag = LikeModel.objects.filter( music_id=music_id, user_id=user_id ).first()if flag:return JsonResponse({'code':400,'message':'您已添加，请勿重复添加'}) LikeModel.objects.create( user_id=user_id, music_id=music_id )return JsonResponse({'code':200})defmy_like(request):# 我的收藏 user_id = request.session.get('user_id') likes = LikeModel.objects.filter(user_id=user_id)return render(request,'my_like.html',{'likes': likes})defdelete_like(request):# 删除收藏 like_id = request.POST.get('like_id') LikeModel.objects.get(id=like_id).delete()return JsonResponse({'code':200})defmy_info(request): user_id = request.session.get('user_id')if request.method =='GET':# 个人信息界面 info = UserInfoModel.objects.filter(id=user_id ).first() context ={'info': info }return render(request,'my_info.html', context=context)else:# 更新个人信息 username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password') email = request.POST.get('email')ifnot(username or password or email):return JsonResponse({'code':400,'message':'参数不能为空'}) UserInfoModel.objects.filter(id=user_id ).update( username=username, password=password, email=email )return JsonResponse({'code':200})# 可视化-浏览量deftop_view(request):if request.method =='GET':return render(request,'top_view.html')else: musics = MusicModel.objects.all()[:30]# 显示30条数据 name_list =[] count_list =[]for music in musics: name_list.append(music.name) count_list.append(music.view_number)# count_list.sort(reverse=True)return JsonResponse({'code':200,'name_list': name_list,'count_list': count_list})defadd_comment(request):# 添加评论 user_id = request.session.get('user_id')ifnot user_id:return JsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'}) content = request.POST.get('content') music_id = request.POST.get('music_id')ifnot content:return JsonResponse({'code':400,'message':'内容不能为空'}) CommentModel.objects.create( user_id=user_id, content=content, music_id=music_id )return JsonResponse({'code':200})defcalculate_cosine_similarity(user_ratings1, user_ratings2):# 将用户1的音乐评分存入字典，键为音乐ID，值为评分 item_ratings1 ={rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings1}# 将用户2的音乐评分存入字典，键为音乐ID，值为评分 item_ratings2 ={rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings2}# 找出两个用户共同评价过的音乐 common_items =set(item_ratings1.keys())&set(item_ratings2.keys())iflen(common_items)==0:return0.0# 无共同评价的音乐，相似度为0# 提取共同评价音乐的评分，存入NumPy数组 user1_scores = np.array([item_ratings1[item_id]for item_id in common_items]) user2_scores = np.array([item_ratings2[item_id]for item_id in common_items])# 计算余弦相似度 cosine_similarity = np.dot(user1_scores, user2_scores)/( np.linalg.norm(user1_scores)* np.linalg.norm(user2_scores))print(cosine_similarity)return cosine_similarity defuser_based_recommendation(request, user_id):try:# 获取目标用户对象 target_user = UserInfoModel.objects.get(id=user_id)except UserInfoModel.DoesNotExist:return JsonResponse({'code':400,'message':'该用户不存在'})# 获取目标用户的音乐评分记录 target_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=target_user)# 用于存储推荐音乐的字典 recommended_items ={}# 遍历除目标用户外的所有其他用户for other_user in UserInfoModel.objects.exclude(pk=user_id):# 获取其他用户的音乐评分记录 other_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=other_user)# 计算目标用户与其他用户的相似度 similarity = calculate_cosine_similarity(target_user_ratings, other_user_ratings)if similarity >0:# 遍历其他用户评价的音乐for item_rating in other_user_ratings:# 仅考虑目标用户未评价过的音乐if item_rating.item notin target_user_ratings.values_list('item', flat=True):if item_rating.item.idin recommended_items:# 累积相似度加权的评分和相似度 recommended_items[item_rating.item.id]['score']+= similarity * item_rating.score recommended_items[item_rating.item.id]['similarity']+= similarity else:# 创建推荐音乐的记录 recommended_items[item_rating.item.id]={'score': similarity * item_rating.score,'similarity': similarity}# 将推荐音乐按照加权评分排序 sorted_recommended_items =sorted(recommended_items.items(), key=lambda x: x[1]['score'], reverse=True)# 获取排名靠前的推荐音乐的ID top_recommended_items =[item_id for item_id, _ in sorted_recommended_items[:10]]# 前5# 构建响应数据 response_data =[]for item_id in top_recommended_items: item = MusicModel.objects.get(pk=item_id) similarity = recommended_items[item_id]['similarity'] response_data.append({'name': item.name,'id': item.id,'image': item.image,'similarity': similarity,'file_url': item.file.url })print(response_data) context ={'response_data': response_data }print(context)return render(request,'music_recommend.html', context=context)definput_score(request):# 用户对音乐进行评分 user_id = request.session.get('user_id')ifnot user_id:return JsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'}) score =int(request.POST.get('score')) item_id = request.POST.get('music_id') MarkModel.objects.create( item_id=item_id, score=score, user_id=user_id )return JsonResponse({'code':200})

5、源码获取方式

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