python基于django+vue协同过滤算法的个性化音乐推荐系统

本个性化音乐推荐系统主要包括用户管理、歌手管理、热门音乐管理、音乐评分管理、系统管理等多个模块。它帮助个性化音乐推荐实现了信息化、网络化,通过测试,实现了系统设计目标,相比传统的管理模式,本系统合理的利用了个性化音乐推荐数据资源,有效的减少了个性化音乐推荐的经济投入,大大提高了个性化音乐推荐的效率。
音乐自古以来就是人类的精神食粮，所以千百年来人们对音乐的追求从未停止过，传统的音乐传播模式都是通过光盘，MP3和U盘等形式进行传播的，但是随着网络的发展，人们越来越多的是通过网络来获取自己所需的音乐信息，所以我开发基于爬虫的在线音乐试听社区交流平台。

 

随着时代的发展，人们的生活水平越来越高，相对应的对精神世界的追求也越来越多，而音乐一直以来一直是人们追求美好生活的象征，它不仅可以陶冶人们的情操还可以美化人们的灵魂，音乐也一直是千百年来人们不断追求的一个精神文明的产物，为了能够让更多的人找到自己喜欢的音乐，我开发本基于爬虫的在线音乐试听社区交流平台。本课题是基于爬虫的在线音乐试听社区交流平台，通过本平台用户可以查看最近的一些流行音乐，并且可以在社区模块进行交流此外管理员可以在后台通过爬虫的形式爬取其他一些音乐网站的音乐到本系统中来。通过这些功能不仅可以让用户查看比较全面的流行音乐，而且在线进行音乐的交流。音乐是人类永恒的话题，无论是在古代还是现代人们对音乐都有一种非常的热爱在里面，同时音乐也寄语了人们对美好事物的憧憬，很多时候人们在试听音乐的时候并不能够及时的找到适合自己的音乐，而且当下很多音乐都是收费的，为了能够让更多的音乐爱好者及时的找到自己喜欢的音乐我们开发了基于django+vue协同过滤算法的音乐推荐系统

过软件的需求分析已经获得了系统的基本功能需求,根据需求,将个性化音乐推荐系统功能模块主要分为管理员模块。管理员添加音乐信息、音乐分类、留言交流,音乐评分管理管理等操作

python语言设计的程序有着可以跨平台，运行效率高，保密性强的特点。python语言凭借着出色的优点在互联网的编程开发中起到了越来越重要的作用。python语言是一个独立于平台运行的语言，python语言开发的程序可以做到一次编译，到处运行的特点，这种方式给整个开发行业带来了翻天覆地的变化。
python语言会在新的时代里起到领头大哥的作用，同时该语言也在不断的完善自己，相信可以在未来的互联网开发行业中起到更重要的作用。

本个性化音乐推荐系统是针对目前个性化音乐推荐的实际需求,从实际工作出发,对过去的个性化音乐推荐系统存在的问题进行分析,完善歌手的使用体会。采用计算机系统来管理信息,取代人工管理模式,查询便利,信息准确率高,节省了开支,提高了工作的效率。本系统结合计算机系统的结构、概念、模型、原理、方法,在计算机各种优势的情况下,采用python语言,结合django框架与Vue框架以及MYSQL数据库设计并实现的。

目录
1 绪论 1
1.1课题背景 1
1.2课题研究现状 1
1.3初步设计方法与实施方案 2
1.4本文研究内容 2
2 系统开发环境 4
 
3 系统分析 6
3.1系统可行性分析 6
3.1.1经济可行性 6
3.1.2技术可行性 6
3.1.3运行可行性 6
3.2系统现状分析 6
3.3功能需求分析 7
3.4系统设计规则与运行环境 8
3.5系统流程分析 8
3.5.1操作流程 8
3.5.2添加信息流程 9
3.5.3删除信息流程 10
4 系统设计 11
4.1系统设计主要功能 11
4.2数据库设计 11
4.2.1数据库设计规范 11
4.2.2 E/R图 11
4.2.3数据表 12
5 系统实现 25
5.1系统功能模块 25
5.2后台模块 27
5.2.1管理员功能模块 27
5.2.2用户功能模块 30
6 系统测试 33
6.1功能测试 33
6.2可用性测试 33
6.3性能测试 34
6.4测试结果分析 34
7结 论 35
参考文献 36