springboot音乐推荐系统APP-计算机毕业设计源码87513

 

随着数字音乐产业的蓬勃发展和互联网技术的普及,音乐推荐系统逐渐成为音乐平台不可或缺的重要功能。传统的音乐推荐系统往往只基于简单的音乐风格或热度进行推荐,难以满足用户个性化的需求。因此,设计一套基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,利用用户的历史播放数据和偏好信息,结合推荐算法实现个性化推荐,将成为提升音乐平台用户体验的重要手段。

本研究旨在基于Spring Boot框架设计和实现一套音乐推荐系统,通过分析用户的历史播放数据和偏好信息,结合推荐算法实现个性化的音乐推荐。系统包括用户管理、音乐库管理、推荐算法模块等功能,旨在提供用户个性化的音乐推荐服务,提升用户体验。通过系统的建设和实验验证,展示了基于Spring Boot框架的音乐推荐系统在提高音乐平台用户满意度和推广精准度方面的潜力和优势。

关键词:音乐推荐系统;MySQL;Spring Boot框架

Abstract

With the vigorous development of digital music industry and the popularization of Internet technology, music recommendation system has gradually become an indispensable important function of music platform. Traditional music recommendation systems often only recommend based on simple music styles or popularity, which is difficult to meet the personalized needs of users. Therefore, designing a music recommendation system based on the Spring Boot framework, utilizing user historical playback data and preference information, combined with recommendation algorithms to achieve personalized recommendations, will become an important means to improve the user experience of music platforms.

This study aims to design and implement a music recommendation system based on the Spring Boot framework. By analyzing user's historical playback data and preference information, and combining recommendation algorithms, personalized music recommendations can be achieved. The system includes functions such as user management, music library management, and recommendation algorithm modules, aiming to provide personalized music recommendation services for users and improve the user experience. Through system construction and experimental verification, the potential and advantages of a music recommendation system based on the Spring Boot framework in improving user satisfaction and promotion accuracy of music platforms have been demonstrated.

Keywords: Music recommendation system; MySQL; Spring Boot framework

目录

摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1  研究背景

1.2  开发现状

1.3  研究内容

第2章 技术与原理

2.1  开发技术

2.2 springboot框架介绍

2.3  MySQL数据库

2.4  B/S结构

第3章 项目分析

3.1项目设计目标与原则

3.2开发目标

3.2系统需求分析

第4章 系统设计

4.1  系统体系结构

4.2  数据库实体设计

第5章 系统实现

5.1  系统功能模块

5.2用户功能模块

5.2.1用户注册信息模块

5.2.2用户首页界面模块

5.2.3音乐资讯界面模块

5.2.3音乐推荐列表界面模块

5.2.4管理员功能模块

第6章 系统测试

6.1  测试目的

6.2  测试方法

6.3  功能测试

6.4  测试结论

第7章 结  论

参考文献

致 谢

1章 绪论

1.1  研究背景

随着数字音乐产业的快速发展和互联网技术的普及,音乐推荐系统在音乐平台中扮演着越来越重要的角色。传统的音乐推荐系统主要基于简单的音乐特征或热度进行推荐,无法满足用户个性化、多样化的需求。因此,设计一套基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,利用用户的历史播放数据、喜好标签以及社交互动信息,结合推荐算法实现智能化、个性化的音乐推荐,成为当前音乐平台提升用户体验和用户黏性的重要途径。通过分析用户的行为数据和偏好,音乐推荐系统能够为用户推荐符合其口味和喜好的音乐,提升用户体验,增加用户对音乐平台的粘性,促进音乐产业的进一步发展和创新。

1.2  开发现状

当前,音乐推荐系统在数字音乐产业中扮演着重要角色。许多知名音乐平台如Spotify、Apple Music和网易云音乐等都已经实现了音乐推荐功能,并取得了一定的成功。这些平台通过分析用户的播放历史、喜好和社交互动等数据,运用各种推荐算法如协同过滤、内容推荐等,为用户提供个性化的音乐推荐服务。这些系统不仅提高了用户体验,还帮助音乐平台增加用户粘性,提高用户留存率和付费转化率。同时,国内外的研究机构和学者也积极探索音乐推荐系统的研究和发展,不断探索新的推荐算法和方法,致力于提升音乐推荐系统的准确性和个性化程度。在这样的背景下,基于Spring Boot框架开发音乐推荐系统具有广阔的应用前景和发展空间,有望为数字音乐产业的进一步发展和用户体验的提升带来新的机遇和挑战。

1.3  研究内容

本研究旨在设计和实现基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,主要包括用户和管理员两个角色的功能模块:

(1)用户角色:

用户注册与登录:用户可以注册账号并登录系统,保存个人偏好和播放记录。

音乐推荐:系统根据用户的历史播放数据、喜好标签和社交互动信息,运用推荐算法为用户推荐个性化的音乐。

播放音乐:用户可以浏览音乐库,播放喜爱的音乐,创建播放列表等。

收藏和分享:用户可以收藏喜欢的音乐和歌手,分享音乐至社交平台。

个人中心:用户可以管理个人信息,查看播放历史和推荐结果等。

(2)管理员角色:

音乐管理:管理员可以管理音乐库,包括上传音乐、编辑音乐信息、删除音乐等。

用户管理:管理员可以查看用户信息,管理用户账号,处理用户反馈和投诉。

数据分析:管理员可以查看系统数据报表,分析用户行为和推荐效果,优化系统推荐算法。

系统设置:管理员可以进行系统配置、权限管理、日志记录等操作,确保系统安全和稳定运行。

通过用户和管理员两个角色的功能模块设计,本研究旨在实现一个完整的音乐推荐系统,提供用户个性化的音乐推荐服务,同时为管理员提供便捷高效的系统管理功能,以提升用户体验和系统运行效率。

2章 技术与原理

2.1  开发技术

开发基于Spring Boot框架的音乐推荐系统涉及多方面技术。前端开发需要使用HTML、CSS、JavaScript和前端框架如Bootstrap、Vue.js等实现用户界面设计和交互功能;后端开发则利用Spring Boot构建后端服务,集成Spring MVC处理前后端交互,同时使用持久化框架如Spring Data JPA或MyBatis管理数据库操作。另外,数据库技术方面需选择适合的关系型数据库如MySQL或PostgreSQL存储数据,设计表结构和索引优化查询性能,同时需要实现个性化推荐功能,结合推荐算法如协同过滤、内容推荐、深度学习等技术。安全与权限方面则应用Spring Security实现用户认证和授权,保障系统数据安全,同时进行单元测试、集成测试和系统测试以确保系统功能的稳定性和可靠性。

综合运用上述技术和工具,基于Spring Boot框架的音乐推荐系统设计与开发将得到有效实现。从前端设计到后端逻辑处理,再到数据库管理和推荐算法应用,系统的部署和测试均需仔细考虑。通过此综合技术应用,系统能够为用户提供个性化的音乐推荐服务,满足用户需求,提升用户体验。

2.2 springboot框架介绍

Spring Boot是一个基于Spring框架的开发工具,旨在简化Spring应用程序的开发和部署。它通过自动配置、内嵌服务器、依赖管理、监控和管理等功能,极大地降低了开发者的工作量,提高了开发效率。Spring Boot还支持微服务架构,生态丰富,与Spring框架紧密集成,为构建现代化、高效的Java应用程序提供了强大的支持。其出现使得Spring应用开发变得更加简单、快速、高效,是Java开发者的利器之一。

2.3  MySQL数据库

MySQL数据库是一种开源的关系型数据库管理系统,具有广泛应用和强大功能。它能够高效地存储和管理结构化数据,并支持SQL语言进行数据操作。MySQL拥有良好的可扩展性和高性能,能够处理大规模的数据集和高并发访问。同时,MySQL提供了丰富的安全功能,如用户认证、访问控制和数据加密,保障数据的安全性。作为跨平台的数据库管理系统,MySQL可以在多个操作系统上运行,并与许多第三方工具和框架集成,为开发人员提供更多的便利和扩展。通过MySQL数据库,用户可以获得稳定、高性能的数据管理解决方案,满足各种不同的数据存储需求。

2.4  B/S结构

B/S架构是目前应用最广泛的架构模式,它不仅能够让系统的开发变得更加简单易操作,而且还能够方便地进行维护。使用这种架构,只需要在电脑上安装一个数据库,并配置一些常见的浏览器即可。通过B/S架构,浏览器和数据库之间可以实现各种功能,而且这种架构的使用方式大大降低了维护成本。此外,由于所有的数据库之间都是完全独立的,因此这种架构具有极高的安全性。B/S架构的优势在于,它可以实时监控系统处理的业务,从而帮助管理者快速做出决策,从而减少学校的损失。此外,它的核心特性是采用集中式管理,用户可以将生成的数据存储到系统的数据库中,以便日后查阅和使用,从而满足不同的需求。

图2-1 B/S模式三层结构图

第3章 项目分析

3.1项目设计目标与原则

项目设计目标与原则是指在开发项目时所设定的目标和遵循的原则,以确保项目顺利进行并达到预期效果。以下是针对基于Spring Boot框架的音乐推荐系统设计的目标与原则:

(1)项目设计目标:

个性化推荐: 实现基于用户历史行为和偏好的个性化音乐推荐,提高用户体验和用户满意度。

系统稳定性: 构建稳定可靠的系统架构,确保系统运行平稳,减少故障发生和维护成本。

易用性和用户体验: 设计直观友好的用户界面,简化用户操作流程,提升用户体验,吸引用户留存。

安全性保障: 强化系统安全性,保护用户数据隐私,防范数据泄露和恶意攻击。

(2)项目设计原则:

简约性原则: 遵循KISS(Keep It Simple, Stupid)原则,保持系统设计简单易懂,避免过度复杂化。

模块化原则: 将系统拆分为独立的模块,实现高内聚低耦合,方便模块复用和维护。

可扩展性原则: 考虑系统未来的扩展性,设计灵活的架构,便于新增功能和适应需求变化。

一致性原则: 统一规范的编程风格、命名规范和设计模式,保持代码一致性,提高代码可读性和维护性。

测试驱动原则: 采用测试驱动开发(TDD)方法,保证代码质量,减少bug,提高系统稳定性。

通过遵循以上设计目标与原则,可以确保基于Spring Boot框架的音乐推荐系统能够高效、稳定地运行,满足用户需求,并为用户提供优质的音乐推荐服务。

3.2开发目标

项目的开发目标旨在实现个性化音乐推荐,构建稳定可靠的系统架构,提供优质用户体验,并保障用户数据安全。通过设计直观友好的用户界面,简化操作流程,系统将吸引用户留存,提高用户满意度。另一方面,项目旨在支持多平台和设备,跨Web端、移动端等多种平台展现,为用户提供灵活多样的音乐推荐服务。项目还将持续优化和改进系统功能和性能,监控用户反馈和数据分析结果,确保系统持续发展和提升。

3.2系统需求分析

系统需求分析是指对项目所需功能和性能的详细描述和分析,以确保项目能够满足用户和系统的需求。对于基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,系统需求分析可以包括以下方面:

(1)功能需求:

用户注册和登录:用户能够注册账号、登录系统,管理个人信息和偏好设置。

音乐推荐:系统根据用户的历史播放数据和偏好信息,实现个性化音乐推荐功能。

音乐播放和收藏:用户可以浏览音乐库,播放音乐,收藏喜欢的音乐或歌手。

用户互动:支持用户评论、点赞、分享音乐等社交互动功能。

管理员管理:管理员能够管理用户信息、音乐库内容,进行系统监控和数据分析。

(2)性能需求:

快速响应:系统需要快速响应用户请求,快速加载音乐推荐结果和播放音乐。

高并发支持:系统需要支持大量用户同时访问,保证系统稳定性和性能。

数据处理能力:系统需具备高效的数据处理能力,处理用户数据和音乐库数据。

系统稳定性:系统需要稳定运行,减少故障和中断,确保用户体验。

(3)安全需求:

用户数据安全:保护用户个人信息和隐私数据安全,防止数据泄露和恶意攻击。

访问控制:实现用户权限管理和访问控制,保障系统数据安全和合规性。

安全性监控:系统需要实施安全监控措施,发现并应对潜在的安全威胁。

(4)界面需求:

用户友好界面:设计直观友好的用户界面,简化用户操作流程,提高用户体验。

响应式设计:支持不同设备和屏幕尺寸,确保系统界面适配性和可访问性。

通过对系统需求进行详细分析,可以为项目的设计与开发提供明确的指导,确保系统能够有效满足用户和系统的需求,提供优质的音乐推荐服务。根据图3-1,详细的步骤可以在此处找到:

图3-1 用户操作流程图

为了确保系统的安全性,建议先登录系统,以便更好地管理信息。详情请参考图3-2,它提供了一个完整的登录流程:

图3-2 系统操作流程图

第4章 系统设计

4.1  系统体系结构

基于Spring Boot框架的音乐推荐系统的体系结构包括用户界面层、应用服务层、数据访问层、推荐算法层、管理控制层和安全层。用户界面层负责用户交互,应用服务层处理业务逻辑,数据访问层与数据库交互,推荐算法层实现个性化推荐,管理控制层负责管理员管理,安全层保障系统安全。各层组件协作,实现用户注册登录、个性化推荐、音乐播放收藏、用户互动和管理员管理等功能,确保系统稳定、安全和高效运行。系统体系结构的合理设计有利于系统的拓展和维护,提升用户体验和系统性能。

音乐推荐系统的结构图4-1所示:

图4-1 系统结构

登录系统结构图,如图4-2所示:

图4-2 登录系统结构图

4.2  数据库实体设计

数据库是一种重要的信息存储和管理工具,它可以将系统中的所有数据实时地存储起来,以便于用户的操作。此外,数据库中的数据也应当具有良好的共享性,允许多个系统共享,并且保持一定的独立性,以确保数据的安全性。为了确保数据的安全,必须对其进行身份验证,否则将无法访问和使用。在设计数据库时,必须清楚地界定各个实体之间的关系,并将其映射到E-R图中,以便更好地理解和管理:

图4-3用户管理实体属性图

根据图4-4,可以清楚地看到音乐信息管理的实体属性。

图4-4音乐信息管理实体属性图

(1)普通用户功能模块结构图

注册用户结构图4-5

(2)管理用户功能模块结构图

管理员用户功能模块结构图4-6

系统总体结构图,如图4-7所示:

图4-7 系统总体结构图4-7

第5章 系统实现

5.1  系统功能模块

通过音乐推荐系统,用户可以轻松访问首页、参与交流论坛、获取最新公告、获取最新音乐资讯,实现快捷、便捷的音乐服务。如图5-1所示:

图5-1 系统首页界面图

5.2用户功能模块

5.2.1用户注册信息模块

用户需要登录时可以通过输入账号+密码+姓名及较为全面的个人信息,如图

5-2所示,完成系统的用户注册。如图5-2所示:

图5-2 用户注册界面图

关键代码如下:

5.2.2用户首页界面模块

用户登录进去,首先进入眼睑的就是音乐推荐画面,其中包括:首页、音乐资讯、我的账户。用户首页界面如下图5-3所示:

图5-3 注册用户个人中心界面图

5.2.3音乐资讯界面模块

用户查看音乐资讯列表,点开音乐资讯详情可进行点赞、收藏、发表评论。音乐资讯界面如下图5-4所示:

图5-4 音乐资讯界面图

关键代码如下:

 username: root

    password: root

    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

  jackson:

    property-naming-strategy: CAMEL_CASE_TO_LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES

    default-property-inclusion: ALWAYS

    time-zone: GMT+8

    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss

5.2.3音乐推荐列表界面模块

用户可通过专辑名称、音乐名称、歌手姓名信息轻松获取音乐详情,从而更好地了解音乐并进行播放、收藏等。如图5-5所示:

图5-5 音乐推荐列表界面图

5.2.4管理员功能模块

(1)需要登录系统时,管理员输入账号、密码进行登录,登录成功后以便获取相关的各个对应功能操作,如图5-6所示:

图5-6 管理员登录界面图

关键代码如下:

(2)该系统平台管理员的主要功能包括:首页、系统用户、推荐标签管理、音乐推荐管理、系统管理、资源管理。如图5-7所示。

图5-7 管理员功能界面图

关键代码如下:

(3)通过访问音乐推荐管理页面,能够轻松地添加和编辑各种音乐信息,包括但不限于:专辑名称、推荐标签、音乐类型、音乐名称、歌手姓名、歌手地区、音乐图片、发布时间等,音乐推荐管理界面见下图5-8所示:

图5-8 音乐推荐管理界面图

第6章 系统测试

6.1  测试目的

测试目的是为了验证系统是否符合预期的功能和性能要求,发现和修复潜在的问题,确保系统的稳定性、可靠性和安全性。对于基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,测试的目的包括但不限于以下几个方面:

(1)功能测试:

确保系统实现了所有的功能需求,如用户注册、登录、音乐推荐、播放音乐等功能。

验证系统对用户输入的响应是否准确,各功能模块之间的交互是否正常。

(2)性能测试:

测试系统的响应时间、吞吐量和并发能力,确保系统能够快速响应用户请求,支持大量用户访问。

检查系统的稳定性和负载能力,确定系统在不同负载条件下的表现。

(3)安全测试:

检测系统的安全漏洞,包括对用户数据的保护、权限控制和防止恶意攻击的能力。

确保系统的用户认证和数据传输加密等安全机制有效,用户信息不受泄露和攻击。

(4)兼容性测试:

测试系统在不同操作系统、浏览器和设备上的兼容性,确保系统在各种环境下正常运行。

验证系统在不同分辨率和屏幕尺寸下的显示效果和交互体验。

(5)回归测试:

在系统更新、修改或修复bug后,进行回归测试,确保已有功能正常运行,不受新改动的影响。

确保新功能的添加不会破坏已有功能的稳定性和表现。

通过以上测试目的的执行,可以全面评估系统的质量和性能,发现潜在问题并及时修复,保证音乐推荐系统的稳定运行和用户体验。

6.2  测试方法

对于基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,测试方法包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试和回归测试。单元测试验证各个单元功能是否正常,集成测试确保模块间协作顺利,功能测试验证系统符合需求,性能测试评估系统在不同负载下表现,安全测试保障系统安全,兼容性测试检查系统在不同环境兼容性,回归测试确认新改动不影响已有功能。综合应用以上测试方法,确保系统质量和性能,提升用户体验。

6.3  功能测试

功能测试是一种软件测试方法,旨在验证系统的功能是否符合需求规格说明书中规定的功能要求。对于基于Spring Boot框架的音乐推荐系统,功能测试可以涵盖以下几个方面:

用户注册与登录功能测试:

验证用户能够成功注册账号,填写正确信息后能够登录系统。

检查用户输入无效信息时是否能够得到适当的错误提示。

音乐推荐功能测试:

确认系统能够根据用户的历史播放数据和偏好信息,推荐符合用户口味的音乐。

测试推荐结果的准确性和多样性,验证推荐算法是否有效。

音乐播放和收藏功能测试:

验证用户能够正常浏览音乐库,播放音乐,收藏喜欢的音乐或歌手。

确保音乐播放器功能正常,支持暂停、调整音量等基本操作。

用户互动功能测试:

测试用户能否成功进行评论、点赞、分享音乐等社交互动操作。

确认用户互动操作的有效性和实时性,验证系统对用户互动的响应是否及时准确。

管理员管理功能测试:

确保管理员能够管理用户信息、音乐库内容,进行系统监控和数据分析。

验证管理员权限管理功能是否有效,系统监控和报表数据是否准确可靠。

通过对音乐推荐系统各项功能进行全面的功能测试,可以确保系统符合用户需求,功能正常可靠,提高用户体验,保证系统的稳定性和可靠性。本系统的主要的数据库表如下:

表access_token (登陆访问时长)

编号

名称

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允许空值

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说明

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名称

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允许空值

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标题:[0,125]用于文章和html的title标签中

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type

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N

N

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N

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点赞数

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更新时间:

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来源:[0,255]文章的出处

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来源地址:[0,255]用于跳转到发布该文章的网站

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tag

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Y

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标签:[0,255]用于标注文章所属相关内容,多个标签用空格隔开

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longtext

2147483647

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正文:文章的主体内容

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img

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封面图

13

description

text

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Y

N

文章描述

表article_type (文章分类)

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名称

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允许空值

主键

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说明

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分类名称:[2,16]

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上级分类ID:[0,32767]

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描述:[0,255]描述该分类的作用

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icon

text

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分类图标:

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url

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外链地址:[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下,就在该URL上设置

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更新时间:

表auth (用户权限管理)

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允许空值

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默认值

说明

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授权ID:

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模块名:

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Y

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表名:

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page_title

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页面标题:

6

path

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路由路径:

7

position

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位置:

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mode

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跳转方式:

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add

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是否可增加:

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是否可删除:

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set

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N

N

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是否可修改:

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get

tinyint

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N

N

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是否可查看:

13

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添加字段:

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field_set

text

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修改字段:

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field_get

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Y

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查询字段:

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table_nav_name

varchar

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0

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跨表导航名称:

17

table_nav

varchar

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跨表导航:

18

option

text

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配置:

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创建时间:

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更新时间:

表collect (收藏)

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说明

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来源字段:

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更新时间:

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回复评论ID:空为0

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内容:

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来源ID:

表film_classification (音乐分类)

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允许空值

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编号

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标题

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关键词

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description

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描述

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来源地址

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tag

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标签

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封面图

13

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正文

14

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N

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论坛分类:[0,1000]用来搜索指定类型的论坛帖

表forum_type (论坛分类)

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名称

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允许空值

主键

默认值

说明

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N

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描述:[0,255]描述该分类的作用

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varchar

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N

外链地址:[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下,就在该URL上设置

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N

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分类图标:

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N

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创建时间:

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N

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更新时间:

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varchar

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0

Y

N

来源表:

6

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varchar

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0

Y

N

来源字段:

7

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int

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N

0

来源ID:

表movie_information (音乐信息)

编号

名称

数据类型

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小数位

允许空值

主键

默认值

说明

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封面

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推荐理由

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音乐介绍

12

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点击数

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智能推荐

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N

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允许空值

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导演

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封面

7

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评分

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评价

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创建时间

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更新时间

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名称

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长度

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允许空值

主键

默认值

说明

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公告id:

2

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标题:

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正文:

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N

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创建时间:

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更新时间:

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数据类型

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主键

默认值

说明

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点赞ID:

2

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点赞人:

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创建时间:

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更新时间:

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来源表:

6

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来源字段:

7

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来源ID:

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点赞状态:1为点赞,0已取消

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说明

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已通过

审核状态

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N

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创建时间

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更新时间

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更新时间:

表upload (文件上传)

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文件路径

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varchar

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文件类型

表user (用户账户:用于保存用户登录信息)

编号

名称

数据类型

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小数位

允许空值

主键

默认值

说明

1

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mediumint

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用户ID:[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据

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所在用户组:[0,32767]决定用户身份和权限

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N

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上次登录时间:

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手机号码:[0,11]用户的手机号码,用于找回密码时或登录时

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昵称:[0,16]

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N

密码:[0,32]用户登录所需的密码,由6-16位数字或英文组成

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varchar

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邮箱:[0,64]用户的邮箱,用于找回密码时或登录时

11

email_state

smallint

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N

N

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邮箱认证:[0,1](0未认证|1审核中|2已认证)

12

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varchar

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0

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N

头像地址:[0,255]

13

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varchar

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针对获取用户信息字段

14

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16

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11

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会员折扣

表user_group (用户组:用于用户前端身份和鉴权)

编号

名称

数据类型

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允许空值

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display

smallint

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N

100

显示顺序:[0,1000]

3

name

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N

N

名称:[0,16]

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description

varchar

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N

描述:[0,255]描述该用户组的特点或权限范围

5

source_table

varchar

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0

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来源表:

6

source_field

varchar

255

0

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来源字段:

7

source_id

int

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0

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N

0

来源ID:

8

register

smallint

5

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N

0

注册位置:

9

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timestamp

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0

N

N

CURRENT_TIMESTAMP

创建时间:

10

update_time

timestamp

19

0

N

N

CURRENT_TIMESTAMP

更新时间:

6.4  测试结论

在对基于Spring Boot框架的音乐推荐系统进行功能测试后,得出以下测试结论:

(1)用户注册与登录功能测试结论:

用户注册和登录功能正常,用户可以成功注册账号并登录系统。

系统能够正确验证用户输入的信息,对无效信息给出适当的错误提示。

(2)音乐推荐功能测试结论:

音乐推荐功能有效,系统根据用户的历史播放数据和偏好信息,成功推荐符合用户口味的音乐。

推荐算法的准确性和多样性得到验证,推荐结果符合预期。

(3)音乐播放和收藏功能测试结论:

用户能够顺利浏览音乐库,播放音乐,并成功收藏喜欢的音乐或歌手。

音乐播放器功能正常,用户可以进行基本操作如暂停、音量调整等。

(4)用户互动功能测试结论:

用户互动功能正常运行,用户可以成功进行评论、点赞、分享音乐等社交互动操作。

系统响应用户互动及时准确,互动操作有效性得到验证。

(5)管理员管理功能测试结论:

管理员能够有效管理用户信息、音乐库内容,进行系统监控和数据分析。

管理员权限管理功能有效,系统监控和报表数据准确可靠。

综合以上测试结论,音乐推荐系统各功能模块均正常运行,符合预期需求,系统功能稳定可靠,用户体验良好。建议进一步进行性能测试、安全测试等以确保系统全面质量。


第7章 结  论

    经过全面而精心的功能测试,基于Spring Boot框架的音乐推荐系统展现出了令人振奋的表现。从用户注册与登录、音乐推荐、播放与收藏、用户互动、管理员管理等各个功能模块的稳定运行,到推荐算法的精准有效性,再到用户体验的无懈可击,系统在功能性、可靠性和用户友好性等方面均取得了令人满意的成绩。系统不仅在功能性上展现出卓越的表现,更为用户提供了优质的音乐推荐服务,完美体现了开发团队的专业水准与扎实技术实力。

在接下来的测试中,系统将继续挖掘性能、安全性和兼容性等方面,以确保系统的稳定运行、数据安全可靠,以及满足多样化的环境和设备需求。功能测试的圆满结果充分证明了音乐推荐系统的出色设计与开发水准,为系统的进一步完善与优化奠定了坚实基础。展望未来,系统必将为用户带来更加出色的音乐推荐体验,为音乐爱好者带来全新的音乐探索之旅。

综上所述,基于Spring Boot框架的音乐推荐系统经过功能测试的严格检验,表现出卓越的稳定性、功能性和用户友好性。系统将继续努力完善和优化,不断提升用户体验和服务质量,成为用户信赖的音乐推荐平台,为音乐欣赏者带来更加精彩的音乐世界。

参考文献

[1]Chunjing Y .Application of Recommendation Algorithms Based on Social Relationships and Behavioral Characteristics in Music Online Teaching[J].International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT),2024,19(1):1-18.

[2]Deldjoo Y ,Schedl M ,Knees P .Content-driven music recommendation: Evolution, state of the art, and challenges[J].Computer Science Review,2024,51100618-.

[3]Liu X ,Yang Z ,Cheng J .Music recommendation algorithms based on knowledge graph and multi-task feature learning.[J].Scientific reports,2024,14(1):2055-2055.

[4]Kostrzewa D ,Chrobak J ,Brzeski R .Attributes Relevance in Content-Based Music Recommendation System[J].Applied Sciences,2024,14(2):

[5]李津.基于知识图谱的个性化音乐推荐系统设计与实现[J].科学技术创新,2024,(02):127-130.

[6]Zhang Y .Study on improved personalised music recommendation method based on label information and recurrent neural network[J].International Journal of Information and Communication Technology,2024,24(1):48-59.

[7]VMware and Google Cloud unveil PostgreSQL-compatible database solution for AI applications on VMware Cloud Foundation[J].Worldwide Computer Products News,2023,

[8]Xiao Z ,Ali Y ,Xin W , et al.Sports Work Strategy of College Counselors Based on MySQL Database Big Data Analysis[J].International Journal of Information Technology and Web Engineering (IJITWE),2023,18(1):1-14.

[9]樊雯雯.基于情感向量空间的音乐情感识别和分析模型研究[D].南京邮电大学,2023.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2023.002026.

[10]郭静菡.面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统[J].自动化技术与应用,2023,42(10):108-112.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2023)10-0108-05.

[11]A. E K ,L. V O .Database Migration from ORACLE to PostgreSQL[J].Programming and Computer Software,2023,49(5):455-463.

[12]李林,谭澜兰,覃岭.基于语义分析的音乐智能推荐系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2023,19(27):36-39.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2023.1423.

[13]Ghoshal A .Oracle’s MySQL HeatWave gets Vector Store, generative AI features[J].InfoWorld.com,2023,

[14]吴亚迪,陈平华.基于用户长短期偏好和音乐情感注意力的音乐推荐模型[J].广东工业大学学报,2023,40(04):37-44.

[15]毛庆航.基于情感分析的个性化音乐推荐系统的设计与实现[D].曲阜师范大学,2023.

[16]吕晓靥,李昆昊,纪佳琪.基于隐语义模型的音乐推荐算法研究[J].河北软件职业技术学院学报,2023,25(02):34-37.DOI:10.13314/j.cnki.jhbsi.2023.02.003.

[17]顾鑫.短视频背景音乐推荐技术研究[D].中国传媒大学,2023.DOI:10.27483/d.cnki.gbjgc.2023.000106.

[18]Asay M .Serverless is the future of PostgreSQL[J].InfoWorld.com,2023,

[19]Krill P .PostgreSQL 16 advances query parallelism[J].InfoWorld.com,2023,

[20]Yang Y .Design and Implementation of Student Information Management System Based on Springboot[J].Advances in Computer, Signals and Systems,2022,6(6):

 

时光荏苒,岁月如梭,回首这段充满挑战与收获的音乐推荐系统开发之旅,我深感无比欣慰和感激。在此,我要向所有曾经支持和帮助过我的人们致以最诚挚的感谢和敬意。

首先,我要衷心感谢我的导师,您的悉心指导和学术指导使我得以顺利完成这一项目。您的耐心指导和专业支持让我不断成长,不断突破自我,深受启发。

其次,我要感谢参与项目的同学们,是你们的合作和支持让项目顺利进行。在每一个困难和挑战面前,有你们的协助和鼓励,让项目充满活力和进展。

同时,我要感谢家人和朋友们,感谢你们在背后默默支持和理解。是你们的支持和鼓励,让我在学业和事业上始终坚定向前,无论遇到什么困难都能勇往直前。

此外,我要感谢所有参与调研和测试的志愿者和参与者,感谢你们的宝贵意见和反馈,让项目得以更加全面和完善。

最后,我要感谢这个令人难忘的音乐推荐系统开发项目,它不仅是一次技术挑战,更是一次成长之旅。感谢每一个为这个项目付出过辛勤努力的人,正是有了你们的支持和努力,这个项目才得以顺利完成。

在此,谨向所有支持和帮助过我的人们致以最诚挚的感谢和祝福。愿我们在未来的道路上继续携手前行,共同创造更加辉煌的明天。再次衷心感谢!

免费领取项目源码,请关注❥点赞收藏并私信博主,谢谢~
 

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