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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、基于用户协同过滤推荐算法+ Echarts可视化 + 音乐播放 、HTML

1. 系统功能
   可视化界面：通过Echarts库，系统提供了丰富的数据可视化功能，如音乐浏览量、用户行为分析等图表，使用户能够直观地了解音乐流行趋势和用户喜好。
   首页：首页展示了音乐的类型选择区域和热门音乐推荐。用户可以根据自己的喜好选择音乐类型，浏览热门音乐，并快速找到感兴趣的音乐。
   音乐播放与信息展示：用户点击音乐后，可以进入音乐播放页面，查看音乐的详细信息，如歌手、专辑、歌词等，并直接播放音乐。页面设计简洁明了，提供流畅的播放体验。
   音乐详情页：在详情页，用户可以对音乐进行评分、发表评论、点赞和收藏。这些互动功能增强了用户的参与感和社区氛围。
   音乐推荐：系统采用基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户的历史行为和其他用户的相似行为，为用户推荐可能感兴趣的音乐。这种个性化推荐提高了用户的满意度和发现新音乐的机会。
   后台数据管理：后台管理系统允许管理员对音乐数据、用户数据、评论数据等进行全面的管理和维护。管理员可以添加、编辑、删除音乐信息，查看用户行为数据，处理用户反馈等。
   音乐数据管理：系统提供了音乐数据的导入、导出和备份功能，确保音乐数据的完整性和安全性。管理员可以轻松管理音乐库，包括上传新音乐、更新音乐信息、删除过时音乐等。
2. 技术栈
   前端：使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，结合Echarts库实现数据可视化。
   后端：采用Python语言和Django框架开发服务器端逻辑，处理用户请求、数据库操作和推荐算法计算等。
   数据库：使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库存储音乐信息、用户信息、评论数据等。
   推荐算法：实现基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户的历史行为数据计算相似用户，并为用户推荐相似用户喜欢的音乐。
3. 用户价值
   本系统旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务，帮助用户发现更多感兴趣的音乐。通过丰富的可视化界面和互动功能，用户能够享受更加便捷、有趣的音乐体验。同时，后台数据管理系统为管理员提供了全面的数据支持，使其能够更好地管理音乐库和用户数据，提升平台的服务质量和用户体验。

2、项目界面

（1）可视化

（2）首页–类型选择、热门音乐

（3）音乐信息、播放、查看详情

（4）可视化分析–音乐浏览量

（5）音乐详情页----评分、评论、点赞收藏

（6）音乐推荐—协同过滤推荐算法

（7）后台数据管理

（8）音乐数据管理

3、项目说明

音乐推荐系统描述
本系统是一个基于Python语言和Django框架开发的音乐推荐平台，集成了用户协同过滤推荐算法、Echarts数据可视化、音乐播放功能以及完善的后台数据管理。以下是该系统的详细描述：

1. 系统功能
   可视化界面：通过Echarts库，系统提供了丰富的数据可视化功能，如音乐浏览量、用户行为分析等图表，使用户能够直观地了解音乐流行趋势和用户喜好。
   首页：首页展示了音乐的类型选择区域和热门音乐推荐。用户可以根据自己的喜好选择音乐类型，浏览热门音乐，并快速找到感兴趣的音乐。
   音乐播放与信息展示：用户点击音乐后，可以进入音乐播放页面，查看音乐的详细信息，如歌手、专辑、歌词等，并直接播放音乐。页面设计简洁明了，提供流畅的播放体验。
   音乐详情页：在详情页，用户可以对音乐进行评分、发表评论、点赞和收藏。这些互动功能增强了用户的参与感和社区氛围。
   音乐推荐：系统采用基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户的历史行为和其他用户的相似行为，为用户推荐可能感兴趣的音乐。这种个性化推荐提高了用户的满意度和发现新音乐的机会。
   后台数据管理：后台管理系统允许管理员对音乐数据、用户数据、评论数据等进行全面的管理和维护。管理员可以添加、编辑、删除音乐信息，查看用户行为数据，处理用户反馈等。
   音乐数据管理：系统提供了音乐数据的导入、导出和备份功能，确保音乐数据的完整性和安全性。管理员可以轻松管理音乐库，包括上传新音乐、更新音乐信息、删除过时音乐等。
2. 技术栈
   前端：使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，结合Echarts库实现数据可视化。
   后端：采用Python语言和Django框架开发服务器端逻辑，处理用户请求、数据库操作和推荐算法计算等。
   数据库：使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库存储音乐信息、用户信息、评论数据等。
   推荐算法：实现基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户的历史行为数据计算相似用户，并为用户推荐相似用户喜欢的音乐。
3. 用户价值
   本系统旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务，帮助用户发现更多感兴趣的音乐。通过丰富的可视化界面和互动功能，用户能够享受更加便捷、有趣的音乐体验。同时，后台数据管理系统为管理员提供了全面的数据支持，使其能够更好地管理音乐库和用户数据，提升平台的服务质量和用户体验。

4、核心代码

from django.shortcuts import render, redirect
from .models import MarkModel, CommentModel, HotModel, LikeModel, MusicModel, CategoryModel, UserInfoModel
from django.http import JsonResponse
import numpy as np


def index(request):
    hots = HotModel.objects.all()
    categories = CategoryModel.objects.all()
    context = {
        'hots': hots,
        'categories': categories
    }
    return render(request, 'index.html', context=context)


def login(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request, 'login.html')
    else:
        # 用户登录
        username = request.POST.get('username')
        password = request.POST.get('password')
        if not (username or password):
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '缺少必传的参数'})
        user = UserInfoModel.objects.filter(username=username, password=password).first()
        if not user:
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '账号或密码错误'})
        request.session['login_in'] = True
        request.session['username'] = user.username
        request.session['user_id'] = user.id
        return JsonResponse({'code': 200})


def register(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request, 'register.html')
    else:
        username = request.POST.get('username')
        password1 = request.POST.get('password1')
        password2 = request.POST.get('password2')
        email = request.POST.get('email')
        if not (username or password1 or password2):
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '缺少必传的参数'})

        if password1 != password2:
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '两次输入的密码不一致！'})

        flag = UserInfoModel.objects.filter(username=username).first()
        if flag:
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '该用户名已存在'})
        UserInfoModel.objects.create(
            username=username,
            password=password1,
            email=email
        )
        return JsonResponse({'code': 200})


def logout(request):
    # 退出登录
    flag = request.session.clear()
    return redirect('/')


def music_detail(request, music_id):
    # 音乐详情
    music = MusicModel.objects.get(id=music_id)
    comments = CommentModel.objects.filter(music_id=music_id)
    user_id = request.session.get('user_id')
    if user_id:
        flag_mask = MarkModel.objects.filter(item_id=music_id, user_id=user_id).first()
    else:
        flag_mask = False
    # 增加浏览量
    music.view_number += 1
    music.save()

    context = {
        'music': music,
        'comments': comments,
        'flag_mask': flag_mask
    }
    return render(request, 'music_detail.html', context=context)


def music_list(request, category_id):
    # 音乐分类列表
    musics = MusicModel.objects.filter(
        category_id=category_id
    )
    context = {
        'musics': musics
    }
    return render(request, 'music_list.html', context=context)


def add_like(request):
    # 添加收藏
    music_id = request.POST.get('music_id')
    user_id = request.session.get('user_id')
    flag = LikeModel.objects.filter(
        music_id=music_id,
        user_id=user_id
    ).first()
    if flag:
        return JsonResponse({'code': 400, 'message': '您已添加，请勿重复添加'})
    LikeModel.objects.create(
        user_id=user_id,
        music_id=music_id
    )

    return JsonResponse({'code': 200})


def my_like(request):
    # 我的收藏
    user_id = request.session.get('user_id')
    likes = LikeModel.objects.filter(user_id=user_id)
    return render(request, 'my_like.html', {'likes': likes})


def delete_like(request):
    # 删除收藏
    like_id = request.POST.get('like_id')
    LikeModel.objects.get(id=like_id).delete()
    return JsonResponse({'code': 200})


def my_info(request):
    user_id = request.session.get('user_id')
    if request.method == 'GET':
        # 个人信息界面
        info = UserInfoModel.objects.filter(
            id=user_id
        ).first()
        context = {
            'info': info
        }
        return render(request, 'my_info.html', context=context)
    else:
        # 更新个人信息
        username = request.POST.get('username')
        password = request.POST.get('password')
        email = request.POST.get('email')
        if not (username or password or email):
            return JsonResponse({'code': 400, 'message': '参数不能为空'})

        UserInfoModel.objects.filter(
            id=user_id
        ).update(
            username=username,
            password=password,
            email=email
        )
        return JsonResponse({'code': 200})


#  可视化-浏览量
def top_view(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request, 'top_view.html')
    else:
        musics = MusicModel.objects.all()[:30]  # 显示30条数据
        name_list = []
        count_list = []
        for music in musics:
            name_list.append(music.name)
            count_list.append(music.view_number)
            # count_list.sort(reverse=True)
        return JsonResponse({'code': 200, 'name_list': name_list, 'count_list': count_list})


def add_comment(request):
    # 添加评论
    user_id = request.session.get('user_id')
    if not user_id:
        return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
    content = request.POST.get('content')
    music_id = request.POST.get('music_id')
    if not content:
        return JsonResponse({'code': 400, 'message': '内容不能为空'})

    CommentModel.objects.create(
        user_id=user_id,
        content=content,
        music_id=music_id
    )
    return JsonResponse({'code': 200})


def calculate_cosine_similarity(user_ratings1, user_ratings2):
    # 将用户1的音乐评分存入字典，键为音乐ID，值为评分
    item_ratings1 = {rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings1}
    # 将用户2的音乐评分存入字典，键为音乐ID，值为评分
    item_ratings2 = {rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings2}

    # 找出两个用户共同评价过的音乐
    common_items = set(item_ratings1.keys()) & set(item_ratings2.keys())

    if len(common_items) == 0:
        return 0.0  # 无共同评价的音乐，相似度为0

    # 提取共同评价音乐的评分，存入NumPy数组
    user1_scores = np.array([item_ratings1[item_id] for item_id in common_items])
    user2_scores = np.array([item_ratings2[item_id] for item_id in common_items])

    # 计算余弦相似度
    cosine_similarity = np.dot(user1_scores, user2_scores) / (
            np.linalg.norm(user1_scores) * np.linalg.norm(user2_scores))
    print(cosine_similarity)
    return cosine_similarity


def user_based_recommendation(request, user_id):
    try:
        # 获取目标用户对象
        target_user = UserInfoModel.objects.get(id=user_id)
    except UserInfoModel.DoesNotExist:
        return JsonResponse({'code': 400, 'message': '该用户不存在'})

    # 获取目标用户的音乐评分记录
    target_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=target_user)

    # 用于存储推荐音乐的字典
    recommended_items = {}

    # 遍历除目标用户外的所有其他用户
    for other_user in UserInfoModel.objects.exclude(pk=user_id):
        # 获取其他用户的音乐评分记录
        other_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=other_user)

        # 计算目标用户与其他用户的相似度
        similarity = calculate_cosine_similarity(target_user_ratings, other_user_ratings)

        if similarity > 0:
            # 遍历其他用户评价的音乐
            for item_rating in other_user_ratings:
                # 仅考虑目标用户未评价过的音乐
                if item_rating.item not in target_user_ratings.values_list('item', flat=True):
                    if item_rating.item.id in recommended_items:
                        # 累积相似度加权的评分和相似度
                        recommended_items[item_rating.item.id]['score'] += similarity * item_rating.score
                        recommended_items[item_rating.item.id]['similarity'] += similarity
                    else:
                        # 创建推荐音乐的记录
                        recommended_items[item_rating.item.id] = {'score': similarity * item_rating.score,
                                                                  'similarity': similarity}

    # 将推荐音乐按照加权评分排序
    sorted_recommended_items = sorted(recommended_items.items(), key=lambda x: x[1]['score'], reverse=True)

    # 获取排名靠前的推荐音乐的ID
    top_recommended_items = [item_id for item_id, _ in sorted_recommended_items[:10]]  # 前5

    # 构建响应数据
    response_data = []
    for item_id in top_recommended_items:
        item = MusicModel.objects.get(pk=item_id)
        similarity = recommended_items[item_id]['similarity']
        response_data.append({
            'name': item.name,
            'id': item.id,
            'image': item.image,
            'similarity': similarity,
            'file_url': item.file.url
        })
    print(response_data)
    context = {
        'response_data': response_data
    }
    print(context)
    return render(request, 'music_recommend.html', context=context)


def input_score(request):
    # 用户对音乐进行评分
    user_id = request.session.get('user_id')
    if not user_id:
        return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
    score = int(request.POST.get('score'))
    item_id = request.POST.get('music_id')
    MarkModel.objects.create(
        item_id=item_id,
        score=score,
        user_id=user_id
    )
    return JsonResponse({'code': 200})

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

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