Python 个性化音乐推荐系统：Django+MySQL 结合双协同过滤算法

（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)）
class UserRecommender(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
    def getUserRecommender(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 not in userItemPrefMatrixDic[cUserid].keys():
                    if itemid not in 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
            if len(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
    def printPref(self, recommenderItemFinalDic):
        for i, val in enumerate(recommenderItemFinalDic):
            print("项目：%s 预测评分：%.4f" % (val[0], val[1]), end=" ")
            if (i + 1) % 4 == 0:
                print("")