大数据毕业设计：Python音乐推荐系统 协同过滤推荐算法（附源码）

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（基于物品+基于用户）、音乐播放功能模块、css + js + HTML

本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理等操作。通过本系统，可以实现为用户进行个性化的音乐推荐。

2、项目界面

（1）系统首页

3、项目说明

迄今为止，音乐资源已成为互联网资源中不可缺少的一部分，而随着互联网上大量的音乐资源的不断涌现，开发出一套个性化的音乐推荐系统势在必行。该系统的目标是向每个用户推荐符合自己偏好的音乐。
本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理等操作。通过本系统，可以实现为用户进行个性化的音乐推荐。
关键词：Python，Django，协同过滤算法

本系统主要有以下基本需求：
（1）数据集：每个用户所收藏、评分、评论的音乐数量要多一些，尽量广泛涉及各种类型的音乐
（2）推荐算法：推荐效果要良好，推荐内容合理
（3）包括用户注册登录在内的整个web系统
（4）系统要易于扩展和后期维护
在后台管理员模块主要有用户系统管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单系统管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理七个部分的功能，如图所示。在用户端主要设计实现了用户注册登录、音乐推荐、音乐操作（收藏、播放、评分、评论、下载）、以及个人中心的功能；而收藏、评分情况、播放记录是系统对相应用户进行个性化推荐的最主要的依据，通过对相似度的计算来实现推荐的目的，这是本系统最关键的部分。