机器学习：python音乐推荐系统 2种推荐算法协同过滤 Django框架大数据项目网页设计音乐播放（建议收藏）毕业设计✅-开发者社区

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅
点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法（基于物品+基于用户）、音乐播放功能模块、css + js + HTML

迄今为止，音乐资源已成为互联网资源中不可缺少的一部分，而随着互联网上大量的音乐资源的不断涌现，开发出一套个性化的音乐推荐系统势在必行。该系统的目标是向每个用户推荐符合自己偏好的音乐。
本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理等操作。通过本系统，可以实现为用户进行个性化的音乐推荐。

在因特网迅速发展的今天，推荐系统的研究也越来越多。论文重点对推荐系统所需要的技术进行了深入的探讨，并对目前国内外的推荐算法和国内外的发展状况进行了分析。通过一个具体的案例，对整个推荐系统的架构及各主要功能进行了详细的介绍与分析。然后，分析了该系统的要求，详细介绍了各个功能模块，并详细介绍了数据库的设计和数据表的内容。
本系统由用户信息、音乐展示、下载、收藏、评分、评论、在线听歌、推荐等部分组成。每个模块都有相应的设计流程，或者每个模块的具体实现。同时，在数据库的核心数据表中还详细地描述了存储内容、各字段的类型。
在此基础上，采用了两种改进的算法，使用户可以从两个不同的角度获得更好的推荐结果，从而提高了用户的可用性。然后根据准确率、召回率和受欢迎程度来评定这个算法。试验结果显示，ItemCF-IUF在使用该系统的基础上，具有比UserCF-IIF更好的性能。
整个系统采用 MVC体系结构，前端由 Django框架实现。同时，前面网页的组织结构也比较清楚，还可以将所有用户和歌曲数据储存起来，方便数据库的查询调用。

关键词：Python，Django，协同过滤算法

2、项目界面

（1）系统首页

（2）基于项目协同过滤算法推荐

（3）歌词和评论区

（4）歌曲播放管理

（5）个人信息—播放记录

（6）热点推荐歌曲

（7）后台数据管理

3、项目说明

本系统主要有以下基本需求：
（1）数据集：每个用户所收藏、评分、评论的音乐数量要多一些，尽量广泛涉及各种类型的音乐
（2）推荐算法：推荐效果要良好，推荐内容合理
（3）包括用户注册登录在内的整个web系统
（4）系统要易于扩展和后期维护
在后台管理员模块主要有用户系统管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单系统管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理七个部分的功能，如图所示。在用户端主要设计实现了用户注册登录、音乐推荐、音乐操作（收藏、播放、评分、评论、下载）、以及个人中心的功能；而收藏、评分情况、播放记录是系统对相应用户进行个性化推荐的最主要的依据，通过对相似度的计算来实现推荐的目的，这是本系统最关键的部分。

4、核心代码

# 基于用户的推荐器模块# 预测评分公式：目标用户的平均评分+（（最近邻用户的评分-目标用户的平均评分）*用户相似度/(用户相似度之和)）classUserRecommender(object):def__init__(self):pass# 获取目标用户的推荐项目# cUserid 目标用户id# kNUserNeighborhood 最近邻居字典# dataModel 矩阵defgetUserRecommender(self,cUserid,kNUserNeighborhood,dataModel):# 获取用户-项目喜好字典userItemPrefMatrixDic=dataModel.userItemPrefMatrixDic# 目标用户的评分之和sumRating=0.0# 遍历目标用户的所有评分for_,ratinginuserItemPrefMatrixDic[cUserid].items():sumRating+=rating# 目标用户的平均评分avgRating=sumRating/len(userItemPrefMatrixDic[cUserid].items())# 定义目标用户的推荐项目字典（字典的值是项目id，键是字典类型（键是用户id，值是评分））recommenderItemDic={}# 遍历目标用户的最近邻居foruserid,_inkNUserNeighborhood.items():# 遍历最近邻用户的所有评分foritemid,ratinginuserItemPrefMatrixDic[userid].items():# 这里的判断是只计算和目标用户有共同评分的项目ifitemidnotinuserItemPrefMatrixDic[cUserid].keys():ifitemidnotinrecommenderItemDic.keys():recommenderItemDic[itemid]={userid:rating}else:recommenderItemDic[itemid][userid]=rating# 定义目标用户的最终推荐项目字典（字典的值是项目id，键是预测评分）recommenderItemFinalDic={}# 遍历目标用户的推荐项目字典foritemid,usersinrecommenderItemDic.items():# 至少有两个用户推荐才能计算预测评分iflen(users)>1:temp1=0.0temp2=0.0# 遍历推荐的用户foruserid,ratinginusers.items():temp1+=kNUserNeighborhood[userid]*(rating-avgRating)temp2+=kNUserNeighborhood[userid]# 预测值prefValue=avgRating+temp1/temp2 recommenderItemFinalDic[itemid]=prefValuereturnrecommenderItemFinalDic# 打印预测评分defprintPref(self,recommenderItemFinalDic):fori,valinenumerate(recommenderItemFinalDic):print("项目：%-5s 预测评分：%-.4f"%(val[0],val[1]),end=" ")if(i+1)%4==0:print("")