计算机毕业设计Django+Vue.js音乐推荐系统 音乐可视化 大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Django + Vue.js 音乐推荐系统》任务书

一、项目基本信息

• 项目名称：基于Django与Vue.js的智能音乐推荐系统
• 项目类型：Web应用开发（前后端分离架构）
• 起止时间：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
• 负责人：[姓名]
• 参与人员：[团队成员姓名及分工]

二、项目背景与目标

2.1 背景

当前音乐流媒体平台（如Spotify、QQ音乐）用户规模超15亿，但海量音乐数据导致用户选择困难。传统推荐系统存在算法单一、冷启动问题突出、交互体验不足等缺陷。例如，Spotify的“Discover Weekly”功能虽提升新歌发现效率40%，但仍依赖单一协同过滤算法，难以覆盖长尾音乐。

2.2 目标

构建一个高并发、低延迟的音乐推荐系统，实现以下目标：

1. 技术目标：验证Django（后端）与Vue.js（前端）在推荐系统中的性能表现，支持1000+并发用户；
2. 功能目标：提供个性化推荐、音乐管理、用户交互等功能，推荐准确率（Precision@10）≥85%；
3. 创新目标：提出基于注意力机制的混合推荐模型，解决冷启动问题，提升推荐多样性（ILD≥3.5）。

三、任务分解与分工

3.1 后端开发组（3人）

• 任务1：系统架构设计
  • 完成Django项目初始化，配置DRF框架；
  • 设计MySQL数据库（用户表、音乐表、播放记录表）与Redis缓存结构；
  • 输出：数据库ER图、API接口文档（Swagger格式）。
• 任务2：推荐算法实现
  • 实现协同过滤（ItemCF）与NCF（Neural Collaborative Filtering）模型；
  • 开发混合推荐策略，动态调整算法权重；
  • 输出：算法代码、模型评估报告（Precision/Recall/ILD指标）。
• 任务3：接口开发与测试
  • 开发用户认证、音乐查询、推荐结果获取等RESTful API；
  • 使用Postman进行单元测试，覆盖率≥90%；
  • 输出：API测试报告、性能优化方案（如Gunicorn参数调优）。

3.2 前端开发组（2人）

• 任务1：页面设计与实现
  • 基于Vue 3 + Element Plus开发注册/登录、音乐播放、推荐列表等页面；
  • 实现响应式布局，兼容Chrome/Firefox/Safari；
  • 输出：UI设计稿、前端代码仓库。
• 任务2：实时交互功能
  • 集成WebSocket，实现推荐结果动态更新（用户跳过歌曲后5秒内反馈新推荐）；
  • 使用ECharts可视化用户听歌偏好（如流派分布饼图）；
  • 输出：交互功能演示视频、前端性能测试报告（Lighthouse评分≥90）。

3.3 测试与部署组（1人）

• 任务1：系统测试
  • 使用JMeter模拟1000用户并发请求，测试接口响应时间（≤500ms）；
  • 通过OWASP ZAP进行安全测试，修复SQL注入、XSS等漏洞；
  • 输出：测试用例文档、漏洞修复记录。
• 任务2：部署与运维
  • 使用Docker容器化部署Django后端、Vue前端、MySQL/Redis数据库；
  • 配置Nginx反向代理与SSL证书，实现HTTPS访问；
  • 输出：部署脚本、运维手册。

四、技术路线与工具

技术领域	工具/框架	用途
后端	Django 3.2 + DRF	开发RESTful API、管理数据库
推荐算法	Scikit-learn + TensorFlow 2.x	实现协同过滤与NCF模型
前端	Vue 3 + Vue Router + Vuex	构建单页应用（SPA）、状态管理
UI库	Element Plus + ECharts	快速开发组件、数据可视化
实时通信	WebSocket	推送推荐结果更新
数据库	MySQL 8.0 + Redis 6.0	存储结构化数据与缓存用户行为日志
部署	Docker + Nginx + Gunicorn	容器化部署、反向代理、WSGI服务
测试	JMeter + Postman + OWASP ZAP	性能测试、接口测试、安全测试

五、进度计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成系统功能模块划分、技术选型确认
设计阶段	第2周	输出数据库设计图、API接口文档、UI设计稿
开发阶段	第3-8周	后端完成算法开发与接口实现，前端完成页面开发与交互集成
测试阶段	第9周	通过JMeter/Postman完成功能与性能测试，修复漏洞
部署上线	第10周	系统部署至阿里云ECS，开放公测访问
验收总结	第11周	提交项目报告、代码仓库、测试文档，准备答辩材料

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 开发服务器：4核8G云主机（用于算法训练与测试）；
   • 测试环境：2核4G云主机（模拟生产环境部署）。
2. 软件资源：
   • 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS；
   • 开发工具：PyCharm（后端）、VSCode（前端）、DBeaver（数据库管理）。
3. 数据资源：
   • 公开数据集：Million Song Dataset（100万首音乐元数据）；
   • 本地采集数据：1000名用户3个月听歌记录（脱敏处理）。

七、风险管理

风险	概率	影响	应对措施
推荐算法精度不足	中	高	增加多模态特征（如音频MFCC、歌词文本），优化混合模型权重
前后端接口兼容性问题	高	中	制定严格的API规范，使用Swagger生成接口文档，开发前后端联调脚本
第三方服务不稳定	低	高	对关键服务（如WebSocket）实现降级策略，本地缓存推荐结果
开发进度延迟	中	中	采用敏捷开发模式，每周进行迭代评审，及时调整任务优先级

八、交付成果

1. 可运行系统：部署于阿里云ECS的在线音乐推荐平台（访问地址：[示例]）；
2. 技术文档：
   • 《系统设计报告》（含架构图、数据库设计、API文档）；
   • 《推荐算法白皮书》（含模型原理、实验对比、优化策略）；
3. 源代码：托管至GitHub，包含前后端代码、部署脚本、测试用例；
4. 学术论文：拟在《计算机应用与软件》或EI会议（如ICPCSEE）发表1篇论文，标题暂定为《基于注意力机制的混合推荐模型在音乐领域的应用》。

项目负责人签字：____________________
日期：202X年XX月XX日

运行截图

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