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

以下是一篇关于《Django+Vue.js音乐推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解内容、技术要求、进度安排及验收标准等核心要素，可供参考：

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任务书

项目名称：基于Django与Vue.js的音乐推荐系统开发
项目负责人：XXX
团队成员：XXX（后端开发）、XXX（前端开发）、XXX（算法设计）、XXX（测试）
起止时间：2023年XX月XX日 - 2023年XX月XX日

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1. 任务目标

开发一个高可用、实时响应的音乐推荐系统，实现以下核心功能：

1. 用户功能：注册/登录、播放历史记录、音乐收藏与评分；
2. 音乐管理：音乐上传、元数据编辑（标题、艺术家、流派）、音频特征提取；
3. 推荐功能：
   • 基于用户行为的协同过滤推荐（Item-CF）；
   • 基于音频内容（节奏、音高）的内容推荐；
   • 混合推荐策略（协同过滤权重70% + 内容推荐权重30%）；
4. 实时交互：用户播放/跳过行为触发推荐列表动态更新（延迟≤1秒）；
5. 系统性能：支持500+用户并发访问，推荐响应时间≤300ms。

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2. 任务分解与分工

2.1 后端开发（Django）

负责人：XXX
任务内容：

1. 用户模块：
   • 实现JWT认证接口（登录/注册/注销）；
   • 设计用户行为日志表（存储播放、收藏、评分记录）。
2. 音乐模块：
   • 开发音乐上传接口（支持MP3格式，限制文件大小≤50MB）；
   • 集成LibROSA库提取音频特征（MFCC、频谱质心），存储至PostgreSQL的JSON字段。
3. 推荐模块：
   • 实现Item-CF协同过滤算法（基于用户-音乐评分矩阵）；
   • 开发内容推荐接口（计算音乐相似度，使用余弦相似度算法）；
   • 混合推荐逻辑（按权重合并两种算法结果）。
4. 性能优化：
   • 使用Redis缓存热门推荐结果（TTL=24小时）；
   • 通过Celery异步处理音频特征提取任务（避免阻塞主流程）。

2.2 前端开发（Vue.js）

负责人：XXX
任务内容：

1. 界面设计：
   • 使用Element UI构建响应式布局（音乐列表、播放器控件、推荐卡片）；
   • 实现播放进度条、音量控制、循环/随机播放功能。
2. 交互逻辑：
   • 通过Axios调用后端API，获取用户信息、音乐列表及推荐数据；
   • 监听用户播放/跳过行为，实时发送行为日志至后端。
3. 实时更新：
   • 集成WebSocket（Django Channels），接收后端推送的推荐更新事件；
   • 动态刷新推荐列表，避免页面全量重载。

2.3 算法设计

负责人：XXX
任务内容：

1. 协同过滤优化：
   • 处理冷启动问题（新用户默认推荐热门音乐，新音乐通过内容推荐曝光）；
   • 引入时间衰减因子（近期行为权重更高）。
2. 内容推荐调优：
   • 提取10维音频特征（MFCC均值、频谱带宽等），使用PCA降维至3维；
   • 通过KNN算法（K=10）计算音乐相似度。
3. 混合策略验证：
   • 设计A/B测试方案（分组对比不同权重组合的推荐效果）；
   • 根据点击率（CTR）和播放完成率（Finish Rate）确定最优权重。

2.4 测试与部署

负责人：XXX
任务内容：

1. 功能测试：
   • 使用Postman验证所有API接口（参数校验、返回格式、错误码）；
   • 编写Selenium自动化脚本测试前端交互流程（如播放→收藏→推荐更新）。
2. 性能测试：
   • 通过Locust模拟500用户并发访问，监测推荐接口响应时间与服务器资源占用；
   • 优化数据库查询（添加索引、避免N+1问题）。
3. 部署上线：
   • 使用Docker容器化部署（Django + PostgreSQL + Redis）；
   • 配置Nginx反向代理与Gunicorn WSGI服务器；
   • 编写CI/CD流水线（GitHub Actions自动构建与部署）。

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3. 技术要求

技术栈	版本要求	关键约束条件
Django	≥4.0	必须使用DRF（Django REST Framework）开发API，禁用同步视图处理推荐计算任务。
Vue.js	≥3.0	组件化开发，禁止直接操作DOM；使用Pinia管理全局状态（如当前播放音乐ID）。
PostgreSQL	≥14.0	音乐特征字段必须使用JSONB类型，并创建GIN索引加速相似度查询。
Redis	≥6.0	缓存键命名规范：recommend:user_{id}，禁止使用无限期缓存。
LibROSA	≥0.10.0	音频特征提取任务需在Celery任务队列中执行，超时时间设置为30秒。

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4. 进度安排

阶段	时间节点	交付物
需求分析	2023.XX.XX	《需求规格说明书》（含用户故事、用例图、非功能需求如性能指标）。
系统设计	2023.XX.XX	《系统架构图》《数据库ER图》《API接口文档》（Swagger格式）。
开发实现	2023.XX.XX	可运行的系统原型（含单元测试代码，覆盖率≥80%）。
测试优化	2023.XX.XX	《测试报告》（含性能测试结果、缺陷统计、优化建议）。
验收交付	2023.XX.XX	部署在云服务器（如阿里云ECS）的系统，提供管理员账号与用户手册。

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5. 验收标准

5.1 功能完整性

1. 用户可完成注册→登录→播放音乐→收藏→查看推荐的全流程；
2. 推荐列表随用户行为实时变化（如跳过当前音乐后，下一首立即更新）；
3. 系统管理后台（Django Admin）可查看用户行为日志与推荐统计数据。

5.2 性能指标

1. 推荐接口：QPS≥200，平均响应时间≤300ms（压测500并发用户）；
2. 音频处理：单首音乐特征提取时间≤5秒（Celery任务）；
3. 缓存命中率：Redis缓存推荐结果的命中率≥90%。

5.3 代码规范

1. 后端代码符合PEP 8规范，前端代码符合Vue Style Guide；
2. 提交记录需包含有意义的Commit Message（如“feat: add item-cf recommendation”）；
3. 关键算法需添加注释说明数学原理（如余弦相似度计算公式）。

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6. 风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
技术风险	LibROSA特征提取耗时过长	启用多进程Celery Worker（--concurrency=4），或改用轻量级特征（如仅MFCC）。
数据风险	用户行为日志数据量过大	定期归档历史数据至冷存储（如S3），保留最近3个月日志用于推荐计算。
进度风险	算法调优耗时超预期	优先实现基础推荐功能，算法优化作为二期迭代内容。

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备注：

1. 每周五17:00前提交周报，汇报进度、问题与下周计划；
2. 关键节点需进行代码评审（CR），由项目负责人签字确认后方可进入下一阶段。

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此任务书结构严谨，分工明确，技术细节可操作性强，可根据实际项目规模调整任务粒度（如拆分前后端为独立子任务）。

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

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