计算机毕业设计：Python个性化音乐推荐系统 Django+MySQL + 双协同过滤算法实现精准推荐 人工智能 大数据 （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
Python语言、Django框架、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法、css + js + HTML
功能模块
- 用户信息管理
- 音乐展示
- 音乐下载
- 音乐收藏
- 音乐评分
- 音乐评论
- 在线听歌
- 音乐推荐
- 后台数据管理
- 播放记录管理
- 歌单管理
- 兴趣标签管理
- 音乐类型管理
项目介绍
随着互联网音乐资源的快速增长，开发个性化音乐推荐系统成为必然趋势。本系统以Python、Django和MySQL为核心技术搭建，采用MVC架构，结合改进的基于物品和用户的双协同过滤算法实现音乐推荐。系统分为用户端与后台管理端，用户可进行音乐播放、收藏、评分等操作，系统依据用户行为推送个性化音乐；后台可管理用户、音乐类型、评论等各类数据。测试表明ItemCF-IUF算法性能更优，系统结构清晰，数据存储便捷，具备良好的扩展性与维护性。
2、项目界面
（1）系统首页
包含音乐分类筛选、音乐名称搜索、用户信息展示、音乐列表展示及音乐详情查看等功能模块，可实现按音乐类型筛选、按名称检索音乐、查看用户身份并浏览与点击音乐条目获取详情等操作。
（2）基于项目协同过滤算法推荐
包含音乐名称搜索、用户信息展示、音乐列表展示、基于项目协同过滤算法的音乐推荐以及音乐详情查看等功能模块，可实现检索音乐、查看用户身份、浏览推荐音乐及点击音乐条目获取详情等操作。
（3）歌词和评论区
包含音乐名称搜索、用户信息展示、音乐信息展示、立即播放、添加到歌单、收藏、评分、下载、歌词展示、评论输入与发表等功能模块，可实现检索音乐、查看用户身份、浏览音乐详情及歌词、对音乐进行互动操作以及发表评论等操作。
（4）歌曲播放管理
包含音乐名称搜索、用户信息展示、播放列表展示、音乐播放控制、播放模式切换、音量调节等功能模块，可实现检索音乐、查看用户身份、浏览播放列表、对当前音乐进行播放、暂停、切换以及调节播放模式和音量等操作。
（5）个人信息—播放记录
包含音乐名称搜索、用户信息展示、侧边栏功能导航、播放记录列表展示与分页查看等功能模块，可实现检索音乐、查看用户身份、切换信息维护、密码安全、我的标签、我的歌单、收藏记录、评分记录、评论记录等不同设置页面以及浏览与分页查看播放记录等操作。
（6）热点推荐歌曲
包含音乐名称搜索、用户登录注册、后台管理入口、热点推荐音乐展示、全部音乐分类筛选及音乐列表展示等功能模块，可实现检索音乐、进行用户身份操作、查看推荐音乐、按类型筛选音乐以及浏览音乐条目等操作。
（7）后台数据管理
包含用户信息展示、前台用户管理、音乐类型管理、音乐管理、兴趣标签管理、歌单管理、歌单详情管理、收藏记录管理、评论记录管理以及最近动作查看等功能模块，可实现对各类数据的增加修改操作以及查看管理员操作记录等功能。
3、项目说明
一、技术栈
本个性化音乐推荐系统核心技术栈包含 Python 编程语言、Django Web 框架、MySQL 关系型数据库，结合改进后的双协同过滤推荐算法（基于物品 + 基于用户），前端则采用 css + js + HTML 完成页面搭建与交互实现，整体遵循 MVC 体系结构，保障系统架构清晰、数据存储与调用便捷。
二、功能模块
系统首页：集成音乐分类筛选、音乐名称搜索、用户信息展示、音乐列表展示及音乐详情查看功能，支持按音乐类型筛选、名称检索音乐，以及浏览点击音乐条目查看详情等操作。
算法推荐页面：具备音乐名称搜索、用户信息展示、音乐列表展示功能，核心依托基于项目的协同过滤算法实现音乐推荐，同时支持音乐详情查看操作。
歌词和评论区：涵盖音乐名称搜索、用户信息展示、音乐信息展示、立即播放、添加到歌单、收藏、评分、下载、歌词展示、评论输入与发表等功能，可完成音乐互动及评论发布等操作。
歌曲播放管理：包含音乐名称搜索、用户信息展示、播放列表展示、音乐播放控制、播放模式切换、音量调节等功能，支持播放、暂停、切换音乐，以及调节播放模式和音量等操作。
个人信息管理：聚焦播放记录模块，提供音乐名称搜索、用户信息展示、侧边栏功能导航、播放记录列表展示与分页查看功能，可切换信息维护、密码安全、我的标签等页面，实现播放记录的分页浏览。
热点推荐歌曲页面：集成音乐名称搜索、用户登录注册、后台管理入口、热点推荐音乐展示、全部音乐分类筛选及音乐列表展示功能，支持用户身份操作、推荐音乐查看、按类型筛选音乐等操作。
后台数据管理：涵盖用户信息展示、前台用户管理、音乐类型管理、音乐管理、兴趣标签管理、歌单管理、歌单详情管理、收藏记录管理、评论记录管理及最近动作查看功能，可完成各类数据的增改及管理员操作记录查看。
三、项目总结
随着互联网音乐资源的快速增长，个性化音乐推荐系统的开发具备重要的实际价值。本系统以 Python、Django 和 MySQL 为核心技术基础，结合改进的双协同过滤算法，实现了从用户操作行为分析到精准音乐推荐的全流程。系统分为用户端与后台管理端，用户端覆盖音乐播放、收藏、评分、评论等全场景操作，后台端可完成用户、音乐类型、评论记录等多维度数据管理。经测试，ItemCF-IUF 算法在本系统中表现优于 UserCF-IIF，系统整体结构清晰，数据存储与调用便捷，具备良好的扩展性与维护性，能够有效满足用户个性化音乐推荐需求，为音乐资源的高效分发与用户体验提升提供了可行的解决方案。
4、核心代码
# 基于用户的推荐器模块# 预测评分公式：目标用户的平均评分+（（最近邻用户的评分-目标用户的平均评分）*用户相似度/(用户相似度之和)）classUserRecommender(object):def__init__(self):pass# 获取目标用户的推荐项目# cUserid 目标用户id# kNUserNeighborhood 最近邻居字典# dataModel 矩阵defgetUserRecommender(self,cUserid,kNUserNeighborhood,dataModel):# 获取用户-项目喜好字典 userItemPrefMatrixDic = dataModel.userItemPrefMatrixDic # 目标用户的评分之和 sumRating =0.0# 遍历目标用户的所有评分for _, rating in userItemPrefMatrixDic[cUserid].items(): sumRating += rating # 目标用户的平均评分 avgRating = sumRating /len(userItemPrefMatrixDic[cUserid].items())# 定义目标用户的推荐项目字典（字典的值是项目id，键是字典类型（键是用户id，值是评分）） recommenderItemDic ={}# 遍历目标用户的最近邻居for userid, _ in kNUserNeighborhood.items():# 遍历最近邻用户的所有评分for itemid, rating in userItemPrefMatrixDic[userid].items():# 这里的判断是只计算和目标用户有共同评分的项目if itemid notin userItemPrefMatrixDic[cUserid].keys():if itemid notin recommenderItemDic.keys(): recommenderItemDic[itemid]={userid:rating}else: recommenderItemDic[itemid][userid]= rating # 定义目标用户的最终推荐项目字典（字典的值是项目id，键是预测评分） recommenderItemFinalDic ={}# 遍历目标用户的推荐项目字典for itemid, users in recommenderItemDic.items():# 至少有两个用户推荐才能计算预测评分iflen(users)>1: temp1 =0.0 temp2 =0.0# 遍历推荐的用户for userid, rating in users.items(): temp1 += kNUserNeighborhood[userid]*(rating - avgRating) temp2 += kNUserNeighborhood[userid]# 预测值 prefValue = avgRating + temp1 / temp2 recommenderItemFinalDic[itemid]= prefValue return recommenderItemFinalDic # 打印预测评分defprintPref(self,recommenderItemFinalDic):for i, val inenumerate(recommenderItemFinalDic):print("项目：%-5s 预测评分：%-.4f"%(val[0], val[1]), end=" ")if(i +1)%4==0:print("")
