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介绍资料

任务书：Django+Tensorflow音乐推荐系统

一、项目背景与意义

随着信息技术的飞速发展，音乐推荐系统已成为现代音乐产业的重要组成部分。通过收集和分析用户的历史听歌记录、音乐特征等数据，系统可以为用户推荐符合其口味的音乐，提高用户满意度和留存率。本项目旨在利用Django框架和Tensorflow库，开发一个高效、准确的音乐推荐系统，为用户提供个性化的音乐推荐服务。

二、项目目标

开发一个基于Django框架的音乐推荐系统：利用Django框架的自动化功能，提高开发效率，实现用户管理、音乐分类管理、音乐信息管理等功能。
集成Tensorflow库实现推荐算法：通过Tensorflow库构建深度学习模型，根据用户的历史交互数据，预测用户对新歌曲的兴趣，实现个性化推荐。
提供友好的用户界面和交互体验：采用HTML、CSS、JavaScript等技术，实现丰富的用户界面和良好的交互体验。

三、项目内容

系统架构设计：
- 前端：采用HTML、CSS、JavaScript和Vue.js等技术，实现用户界面的设计和交互逻辑。
- 后端：基于Django框架，实现用户管理、音乐分类管理、音乐信息管理等功能。
- 数据库：使用MySQL数据库存储用户信息、音乐信息、交互数据等。
- 推荐算法：利用Tensorflow库构建深度学习模型，实现个性化推荐功能。
功能模块设计：
- 用户管理模块：实现用户注册、登录、注销、个人信息修改等功能。
- 音乐管理模块：实现音乐分类管理、音乐信息管理、歌曲数据管理等功能。
- 推荐模块：根据用户的历史听歌记录和音乐特征，推荐用户可能喜欢的歌曲。
- 管理员模块：实现管理员对用户、音乐、评分、收藏等的管理功能。
数据库设计：
- 设计合理的数据库表结构，存储用户信息、音乐信息、交互数据等。
- 实现数据的增删改查操作，确保数据的完整性和一致性。
推荐算法实现：
- 收集用户的历史听歌记录和音乐特征数据。
- 使用Pandas库进行数据预处理，包括去除重复数据、缺失值处理等。
- 利用Tensorflow和Keras库构建深度学习模型，根据用户的历史交互数据，预测用户对新歌曲的兴趣。
- 将推荐结果展示在网页上，供用户浏览和选择。

四、项目进度安排

需求分析阶段（1周）：
- 调研市场需求和用户需求，明确项目目标和功能需求。
- 制定项目计划和进度安排。
系统设计阶段（2周）：
- 设计系统架构和功能模块。
- 设计数据库表结构和数据流程。
- 制定推荐算法的实现方案。
系统开发阶段（4周）：
- 实现前端用户界面的设计和交互逻辑。
- 基于Django框架实现后端功能模块的开发。
- 使用MySQL数据库存储和管理数据。
- 实现推荐算法，并进行模型训练和测试。
系统测试阶段（1周）：
- 对系统进行功能测试和性能测试。
- 修复测试过程中发现的问题和漏洞。
- 优化系统性能和用户体验。
项目验收阶段（1周）：
- 撰写项目文档和报告。
- 进行项目演示和答辩。
- 完成项目验收和交付。