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：音乐可视化技术说明

一、系统概述

本音乐推荐系统采用前后端分离架构，后端基于Django框架实现核心推荐算法与数据管理，前端基于Vue.js构建动态可视化交互界面。系统通过分析用户行为数据，结合协同过滤与内容推荐算法生成个性化推荐，并通过可视化技术直观展示音乐特征与推荐逻辑。

二、技术栈架构

2.1 后端架构（Django）

• 核心框架：Django 4.x + Django REST Framework (DRF)
• 数据库：PostgreSQL（关系型数据） + Redis（缓存/实时计算）
• 推荐引擎：
  • 基于用户的协同过滤（User-CF）
  • 基于内容的推荐（TF-IDF + 余弦相似度）
  • 混合推荐策略（加权融合）
• 数据处理：Pandas + NumPy（特征工程）
• 任务队列：Celery + RabbitMQ（异步推荐计算）

2.2 前端架构（Vue.js）

• 核心框架：Vue 3.x + Composition API
• 状态管理：Pinia（替代Vuex）
• 可视化库：
  • ECharts（音乐特征波形图、推荐关系网络图）
  • D3.js（高级交互式音波可视化）
  • Tone.js（音频播放与频谱分析）
• UI组件库：Element Plus + Vuetify（响应式布局）
• 网络请求：Axios + WebSocket（实时推荐更新）

三、音乐可视化实现方案

3.1 音频特征提取与可视化

1. 特征提取流程：
   • 使用LibROSA库提取音频的MFCC、频谱质心、过零率等12维特征
   • 通过Django后台API返回特征数据（JSON格式）
   • 前端接收后使用ECharts绘制3D特征分布图
2. 关键代码示例：

python

	# Django视图（views.py）
	from librosa import feature
	import numpy as np
	def get_audio_features(request, track_id):
	audio_path = Track.objects.get(id=track_id).file.path
	mfcc = feature.mfcc(y=load_audio(audio_path), sr=22050)
	return JsonResponse({
	'mfcc': mfcc.T.tolist(),
	'spectral_centroid': feature.spectral_centroid(y=y, sr=22050).tolist()
	})

vue

	<!-- Vue组件 -->
	<template>
	<div ref="chartContainer" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
	</template>
	<script setup>
	import * as echarts from 'echarts';
	import { onMounted, ref } from 'vue';
	const chartContainer = ref(null);
	onMounted(async () => {
	const res = await axios.get(`/api/tracks/123/features/`);
	const chart = echarts.init(chartContainer.value);
	chart.setOption({
	xAxis3D: { type: 'value' },
	yAxis3D: { type: 'value' },
	zAxis3D: { type: 'value' },
	series: [{
	type: 'scatter3D',
	data: res.data.mfcc.map((point, i) => [i, ...point]),
	symbolSize: 5
	}]
	});
	});
	</script>

3.2 推荐关系网络可视化

1. 数据准备：
   • 构建用户-音乐二分图（Django模型）
   • 使用NetworkX计算节点中心性指标
   • 转换为D3.js需要的JSON格式（nodes/links）
2. 可视化效果：
   • 力导向布局展示用户与推荐音乐的关系
   • 节点颜色区分用户（蓝色）与音乐（橙色）
   • 边权重表示推荐强度（透明度映射）

3.3 实时频谱可视化

1. 实现原理：
   • 通过Web Audio API获取音频频域数据
   • 使用Tone.js进行实时分析
   • Vue组件通过Canvas重绘频谱
2. 性能优化：
   • 使用requestAnimationFrame实现60fps渲染
   • 采用WebGL加速（通过Three.js扩展）
   • 数据降采样（从2048点降至256点）

四、推荐系统核心逻辑

4.1 混合推荐算法

python

	# Django服务层逻辑
	class RecommendationEngine:
	def __init__(self, user):
	self.user = user
	self.user_cf = UserBasedCF()
	self.content_based = ContentBasedRecommender()
	def get_recommendations(self, k=10):
	# 获取两种算法的推荐结果
	cf_scores = self.user_cf.recommend(self.user.id, k*2)
	cb_scores = self.content_based.recommend(self.user.id, k*2)
	# 加权融合（权重可通过AB测试优化）
	combined = {}
	for track_id, score in {**cf_scores, **cb_scores}.items():
	# 获取用户对该类型音乐的偏好权重
	genre_weight = self.get_genre_preference_weight(track_id)
	combined[track_id] = score * (0.6 + 0.4 * genre_weight)
	return sorted(combined.items(), key=lambda x: -x[1])[:k]

4.2 实时推荐更新

1. 触发条件：
   • 用户播放完成一首歌曲（+1）
   • 用户跳过歌曲（-0.5）
   • 用户收藏歌曲（+3）
2. 更新流程：

   mermaid

   	sequenceDiagram
   	前端->>Django API: 发送用户行为事件
   	Django->>Celery: 触发推荐重计算任务
   	Celery->>Redis: 更新用户特征向量
   	Celery->>PostgreSQL: 记录行为日志
   	Django->>WebSocket: 推送新推荐列表
   	WebSocket->>Vue前端: 实时更新推荐组件

五、部署架构

1. 容器化部署：
   • Docker Compose编排（Nginx + Django + Celery + PostgreSQL）
   • 前端静态资源托管于CDN
2. 性能优化：
   • Django启用GZIP压缩与缓存中间件
   • Vue组件按需加载（动态import）
   • 推荐结果预计算（每小时全量更新）
3. 监控方案：
   • Prometheus + Grafana监控API响应时间
   • Sentry错误追踪
   • ELK日志分析系统

六、扩展功能建议

1. 社交可视化：展示用户好友的音乐品味相似度热力图
2. AR可视化：通过WebXR实现3D音乐星球探索
3. 生成式可视化：使用Stable Diffusion根据音乐情绪生成背景图
4. 多模态推荐：结合歌词文本分析（BERT模型）增强推荐准确性

本系统通过Django的稳健后端与Vue.js的灵活前端结合，实现了从数据计算到用户感知的完整推荐闭环。音乐可视化不仅提升了用户体验，更通过数据透明化增强了用户对推荐系统的信任度，为音乐平台提供了差异化的竞争优势。

运行截图

 

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