基于springboot的协同过滤算法的个性化音乐推荐系统(源码+Lw+文档+讲解等)

最新推荐文章于 2024-10-16 23:44:26 发布

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#spring boot #计算机毕设 #计算机毕业设计 #计算机毕设如何选题 #个性化音乐推荐系统 #音乐播放系统 #vue.js

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技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。

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协同过滤算法的个性化音乐推荐系统

个性化音乐推荐系统-选题背景

在数字音乐时代，我们每天都在创造和消费着海量的音乐内容。随着音乐流媒体服务的兴起，用户面对的选择变得异常丰富，但同时也带来了选择困难。在这样的背景下，个性化音乐推荐系统应运而生，成为帮助用户发现和享受音乐的重要工具。协同过滤算法作为推荐系统中的一种核心技术，通过分析用户的历史行为和偏好，预测用户可能喜欢的音乐，从而实现个性化推荐。这种算法能够有效地从用户群体中发现潜在的相似性，为用户提供定制化的音乐体验。

协同过滤算法的个性化音乐推荐系统基础功能包括用户行为跟踪、偏好学习、相似性计算和推荐列表生成。用户行为跟踪功能通过记录用户在平台上的听歌历史、评分和收藏等行为，收集用户的反馈信息。偏好学习功能则利用这些行为数据，分析用户的喜好和兴趣点，构建用户。相似性计算功能在用户画像的基础上，通过协同过滤算法找出与目标用户口味相似的其他用户群体，或者是根据用户对歌曲的评分来找出相似的歌曲。推荐列表生成功能根据相似性计算的结果，为用户推荐那些他们可能感兴趣的音乐。此外，系统还可以提供反馈机制，允许用户对推荐结果进行评价，系统据此调整推荐策略，以提高推荐的准确性和满意度。这些基础功能的实现，不仅能够提升用户的听歌体验，也能够帮助音乐平台提高用户粘性和内容分发效率。随着技术的不断进步和数据的积累，协同过滤算法的个性化音乐推荐系统有望在未来变得更加智能和精准。

个性化音乐推荐系统-技术选型

开发语言：Java
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：Spring Boot/SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)
前端：Vue+ElementUI
开发工具：IDEA

个性化音乐推荐系统-图片展示

一：前端页面

查看音乐信息页面
查看我的歌单页面
音乐列表页面
音乐资讯页面

二：后端页面

我的歌单管理页面
新增音乐信息页面
新增音乐资讯页面
音乐评分管理页面

个性化音乐推荐系统-视频展示

基于springboot的个性化音乐推荐系统

个性化音乐推荐系统-代码展示

个性化音乐推荐系统-代码
<template>
  <div class="music-recommendation">
    <h1>您的个性化音乐推荐</h1>
    <div class="song-list">
      <div class="song" v-for="song in songs" :key="song.id" @click="playSong(song)">
        <div class="song-info">
          <h2 class="song-title">{{ song.title }}</h2>
          <p class="song-artist">{{ song.artist }}</p>
        </div>
        <button class="like-button" @click.stop="likeSong(song)">
          <i class="fa fa-heart"></i>
        </button>
      </div>
    </div>
  </div>
</template>

<script>
import axios from 'axios';
import { Howl } from 'howler';

export default {
  data() {
    return {
      songs: []
    };
  },
  mounted() {
    this.fetchRecommendedSongs();
  },
  methods: {
    async fetchRecommendedSongs() {
      try {
        const response = await axios.get('/api/recommendations');
        this.songs = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching recommended songs:', error);
      }
    },
    playSong(song) {
      const sound = new Howl({
        src: [song.audioUrl], 
        html5: true
      });
      sound.play();
    },
    likeSong(song) {
     
      axios.post(`/api/songs/${song.id}/like`);
    }
  }
};
</script>

<style scoped>
.music-recommendation {
  /* 样式 */
}
.song-list {
  display: flex;
  flex-direction: column;
}
.song {
  display: flex;
  align-items: center;
  cursor: pointer;
  padding: 10px;
  border-bottom: 1px solid #eee;
}
.song-info {
  flex: 1;
}
.song-title {
  margin: 0;
}
.song-artist {
  color: #666;
  font-size: 0.9em;
}
.like-button {
  background: none;
  border: none;
  color: #f00;
  cursor: pointer;
}
.fa-heart {
  transition: color 0.3s ease;
}
.fa-heart:hover {
  color: #c00;
}
</style>