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)-优快云博客

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介绍资料

任务书：Django+Vue.js音乐推荐系统与音乐可视化

背景
随着音乐流媒体平台的普及，用户面临海量音乐选择困难的问题。传统推荐系统多依赖用户显式反馈（如评分），难以捕捉隐式行为（如播放时长、跳过次数）。本项目结合Django（后端）与Vue.js（前端）构建全栈音乐推荐系统，通过多维度数据挖掘（用户行为、音频特征、社交关系）实现个性化推荐，并利用可视化技术增强用户音乐探索体验。
目标
- 开发基于Django+Vue.js的B/S架构音乐推荐系统。
- 实现混合推荐算法（协同过滤+基于内容+深度学习）。
- 设计交互式音乐可视化界面（频谱图、情绪分布、推荐关系图）。
- 提升推荐准确率（Top-10推荐准确率≥80%），优化用户留存率。

技术栈
- 后端：Django（RESTful API、数据库管理）、Django REST Framework（接口开发）。
- 前端：Vue.js（组件化UI）、ECharts/D3.js（可视化）、Axios（HTTP请求）。
- 数据处理：Python（Pandas、Scikit-learn）、LibROSA（音频特征提取）。
- 数据库：PostgreSQL（用户数据、音乐元数据）、Redis（缓存推荐结果）。
系统模块
- 数据采集模块：爬取音乐平台数据（歌名、歌手、流派、音频文件）。
- 特征工程模块：提取音频特征（节奏、音调、频谱）与用户行为特征（播放、收藏、跳过）。
- 推荐引擎模块：
  - 协同过滤（用户-音乐交互矩阵）。
  - 基于内容的推荐（音频特征相似度）。
  - 深度学习模型（如神经网络融合多源特征）。
- 可视化模块：动态展示音乐频谱、情绪标签分布、推荐关系网络。

后端功能
- 用户管理：注册/登录、用户画像构建（基于行为数据的兴趣标签）。
- 音乐管理：存储音乐元数据（标题、歌手、流派）与音频特征（通过LibROSA提取MFCC、色度图）。
- 推荐服务：
  - 离线推荐：每日批量生成用户推荐列表（基于Spark或Django任务队列）。
  - 实时推荐：根据用户即时行为（如播放一首摇滚歌曲后推荐同流派音乐）。
- API接口：提供RESTful接口供前端调用（获取推荐列表、音乐详情、可视化数据）。
前端功能
- 音乐推荐页：展示推荐歌曲列表（封面、标题、匹配度评分），支持播放/收藏操作。
- 音乐可视化页：
  - 频谱图：实时显示当前播放音乐的频域特征。
  - 情绪分布图：基于音频特征（如能量、音调）生成情绪标签（欢快、悲伤等）。
  - 推荐关系图：展示用户与推荐音乐的关联路径（如“您喜欢A，因为A与您收藏的B风格相似”）。
- 用户交互：支持调整推荐参数（如流派偏好、情绪筛选）。

环境搭建
- 后端：Python 3.8+、Django 4.0+、PostgreSQL 14+、Redis 6.0+。
- 前端：Node.js 16+、Vue.js 3.0+、ECharts 5.0+。
- 音频处理：LibROSA、FFmpeg（音频文件转码）。
数据处理流程
- 数据采集：
  - 使用Scrapy爬取音乐平台数据，存储至PostgreSQL。
  - 通过FFmpeg将音频文件转换为WAV格式，供LibROSA分析。
- 特征提取：
  - 音频特征：提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）、色度图、节奏。
  - 用户特征：统计播放次数、跳过率、收藏偏好。
推荐算法开发
- 协同过滤模型：
  - 基于用户-音乐交互矩阵（隐式反馈：播放=1，跳过=0）。
  - 使用Surprise库或自定义实现ALS算法。
- 基于内容的推荐：
  - 计算音乐音频特征的余弦相似度。
- 深度学习模型（可选）：
  - 使用PyTorch构建双塔神经网络，融合用户行为与音频特征。
可视化开发
- 频谱图：使用Web Audio API实时分析音频数据，通过ECharts绘制频域图。
- 情绪分布图：基于音频特征（如能量值）分类情绪标签，用饼图展示比例。
- 推荐关系图：使用D3.js绘制用户-音乐-特征的关联网络。

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	确定功能需求、技术选型、数据来源（如公开音乐数据集）。
环境搭建	第2周	部署Django后端、Vue.js前端，配置PostgreSQL与Redis。
数据采集与处理	第3-4周	开发爬虫模块，完成音频特征提取与用户行为分析。
推荐算法开发	第5-6周	实现协同过滤、基于内容的推荐，优化模型参数。
可视化开发	第7周	开发前端可视化组件，集成推荐结果与音频分析数据。
系统测试与优化	第8周	压力测试（并发用户数≥500）、推荐准确率评估（A/B测试）、界面交互优化。
部署与上线	第9周	打包部署至云服务器（如AWS EC2），编写用户手册与API文档。