基于深度学习的音乐推荐系统-计算机毕业设计源码+LW文档免费

摘  要
在音乐产业数字化发展的背景下，精准预测音乐播放量对音乐推广、创作决策及平台运营意义重大。本研究旨在构建高效的音乐播放量预测分析模块，解决传统预测方式在准确性和全面性上的不足，助力音乐行业实现更科学的发展。研究从多源数据库采集音乐数据，涵盖作者信息、收藏量、分享量等关键特征及播放量目标变量，并对数据进行清洗与预处理。在方法上，运用随机森林回归模拟线性回归森林算法，创新地结合网格搜索技术，对模型参数进行精细化调优，提升模型性能。区别于常规做法，本研究注重多源数据融合及算法的优化组合，以提升预测的准确性与全面性。通过上述研究设计，成功构建了预测分析模块。该模块能精准预测音乐播放量，可视化展示的折线图与柱状图为用户提供直观的预测信息，便于理解与分析，有效满足音乐播放量预测需求，为音乐行业决策制定、市场分析及推广策略优化提供有力支持工具。

关键词：音乐播放量预测；随机森林回归；数据清洗；可视化
 
Abstract
Under the background of digital development of music industry, accurate prediction of music playback volume is of great significance to music promotion, creative decision-making and platform operation. This study aims to build an efficient music playback prediction and analysis module, solve the shortcomings of traditional prediction methods in accuracy and comprehensiveness, and help the music industry achieve more scientific development. The research collects music data from multi-source databases, covering key features such as author information, collection volume, sharing volume and playback volume target variables, and cleans and preprocesses the data. In the method, the random forest regression simulation linear regression forest algorithm is used, and the grid search technology is innovatively combined to fine tune the model parameters, so as to improve the performance of the model. Different from the conventional approach, this study focuses on multi-source data fusion and optimal combination of algorithms to improve the accuracy and comprehensiveness of prediction. Through the above research and design, the prediction and analysis module is successfully constructed. The module can accurately predict the music playback volume, and the visually displayed line chart and histogram provide users with intuitive prediction information, which is easy to understand and analyze, effectively meet the demand for music playback volume prediction, and provide a powerful support tool for music industry decision-making, market analysis and promotion strategy optimization.

Key words: music playback volume prediction; Random forest regression; Grid search; Data cleaning; visualization

 
目  录
摘  要 I
目  录 III
第1章 绪论 1
1.1 项目背景及意义 1
1.2 主要研究内容 1
1.3 研究方法 2
第2章 相关技术介绍 3
2.1 Python语言 3
2.2 MySQL数据库 3
2.3 Django框架 4
2.4 B/S模式框架 4
2.5 网络爬虫技术 4
2.6 数据可视化技术与工具 5
2.7 深度学习预测技术 5
第3章 系统的分析 6
3.1 系统可行性分析 6
3.1.1 社会可行性 6
3.1.2 技术可行性 6
3.1.3 经济可行性 6
3.2 系统需求分析 6
3.2.1 功能性需求 6
3.2.2 非功能性需求 7
第4章 系统的设计 8
4.1 系统架构设计 8
4.2 系统功能模块设计 8
4.3 系统业务流程设计 9
4.3.1 操作流程 9
4.3.2 登录流程 10
4.3.3 删除信息流程 11
4.3.4 添加信息流程 12
4.4 数据库设计 12
第5章 系统的实现 17
5.1 数据爬取模块实现 17
5.2 数据可视模块实现 20
5.3 预测分析模块实现 21
5.4 歌单信息模块实现 25
5.5 公告管理模块实现 26
第6章 系统的测试 28
6.1 注册功能测试 28
6.2 登录功能测试 28
6.3 查询功能测试 28
6.4 收藏功能测试 28
第7章 总结与展望 29
7.1 结论 29
7.2 展望 29
参考文献 30
致谢 32

第1章 绪论
1.1 项目背景及意义
在互联网技术的推动下，数字音乐产业蓬勃发展。全球数字音乐市场规模持续扩张，像Spotify、QQ音乐、网易云音乐等平台坐拥数亿用户，每日产生海量音乐行为数据[1]。但音乐资源的极大丰富也让用户面临选择困境，难以快速找到心仪音乐。传统音乐推荐方式，如热门榜单、歌手推荐，基于大众普遍喜好，无法满足用户个性化需求，对于追求小众音乐的用户参考价值不大[2]。
音乐推荐系统由此诞生。从用户体验角度，它能依据用户历史听歌记录、收藏偏好、播放时长等多维度数据，构建精准用户音乐偏好模型。借助深度学习算法强大的学习与数据分析能力，挖掘用户潜在音乐喜好，推荐契合个性化需求的音乐[3]。这既节省用户筛选时间，又助力用户发现未接触却喜爱的音乐，提升用户体验与平台粘性[4]。
从音乐产业发展层面看，精准音乐推荐系统利于音乐传播推广。音乐创作者和唱片公司可借此将作品精准推给目标受众，提高曝光度与播放量，培养粉丝群体，提升音乐人知名度，也为小众、独立音乐带来更多机会，丰富音乐市场多样性，推动产业繁荣[5]。同时，为音乐平台提供数据支持，优化运营策略，提高广告投放精准度，增加商业收益。
1.2 主要研究内容
1. 音乐数据收集与预处理：从QQ音乐、网易云音乐等平台收集海量音乐数据，包括基本信息、音频特征、用户行为数据。对数据清洗、去噪、归一化，去除重复、错误、缺失值，标准化音频特征，分析用户行为数据时间序列，挖掘音乐偏好变化规律[6] [7]。
2. 用户音乐偏好建模：运用多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU等对用户行为数据深度分析，构建精准用户音乐偏好模型，捕捉用户音乐偏好差异与动态变化。
3. 音乐特征提取与表示学习：用卷积神经网络（CNN）处理音频信号提取局部特征，结合自编码器降维与表示学习，将高维音乐特征转换为低维特征向量。利用自然语言处理技术分析歌词语义特征，与音频特征结合。
4. 深度学习音乐推荐模型构建：综合用户音乐偏好模型和音乐特征表示，尝试基于注意力机制的神经网络模型、结合生成对抗网络（GAN）等构建推荐模型，通过数据训练优化，预测用户音乐喜好，生成个性化推荐列表。
5. 推荐系统性能评估与优化：采用准确率、召回率等多种评价指标评估推荐系统性能，对比不同模型算法，分析问题不足，优化模型参数、特征提取方法、推荐算法等。
1.3 研究方法
1. 文献研究法：查阅国内外相关学术文献、研究报告、专利等，梳理分析已有研究成果，了解研究现状、趋势与问题，为研究提供理论基础与思路。
2. 数据挖掘与分析方法：对收集数据深入挖掘分析，运用关联规则挖掘、聚类分析等算法发现潜在模式规律，用统计分析方法了解数据特征与变量关系。
3. 实验研究法：设计实验对比验证不同深度学习模型和推荐算法，控制变量确保结果可靠，筛选最优模型算法，调优模型参数。
4. 案例分析法：选取知名音乐平台推荐系统案例深入分析，总结成功经验与不足，为构建推荐系统提供实践指导。
 
在音乐推荐系统中，播放量预测功能借助深度学习预测技术实现。该技术依据歌曲的作者信息、收藏量以及分享量等数据内容进行预测。具体采用线性回归森林算法，此算法能够深度挖掘数据间的潜在关系。用户操作时，在系统界面点击预测按钮，系统便会迅速运算，即刻显示出歌曲的预测播放量数值。同时，系统还设有预测图表按钮，点击后可生成折线图与柱状图。折线图能直观呈现某首歌曲在不同时间节点的播放量预测趋势，帮助用户洞悉歌曲热度的动态变化；柱状图则将多首歌曲的播放量预测值进行对比，便于用户快速掌握不同歌曲受欢迎程度的预测差异，从而为音乐推荐策略的优化及用户对音乐流行趋势的判断提供有力支持。

系统功能模块主要分为用户和管理员两大模块，协同为用户提供歌手数据可视化分析服务。
用户模块功能包括：
1）首页模块：展示音乐动态最新动态、即将举行的演唱会预告及热门歌单信息，提供系统导航栏。
2）歌单信息查询：支持通过姓名、乐队、位置等关键词查询歌单信息，结果以表格或图表展示，可查看详细演唱会表现分析。
3）注册登录：用户注册需验证用户名唯一性、密码强度和邮箱格式，登录后享受个性化服务，如收藏歌手和数据，设置展示偏好，提供找回密码功能。
4）看板模块：展示乐队和歌手排名，提供数据对比功能，数据实时更新，确保用户获取最新歌曲统计信息。
管理员模块功能包括：
1）用户管理：查看、编辑用户信息，封禁违规用户，统计用户活跃度，为系统优化提供参考。
2）歌单信息管理：添加、删除歌单信息，进行数据校验，定期从网易云音乐爬取最新数据，记录更新日志，清洗和预处理数据。
3）公告管理：发布系统公告，如维护通知、功能更新说明、重要信息，对已发布的公告进行编辑和删除，公告按发布时间倒序排列展示。
业务逻辑层负责处理用户请求，调用相应功能模块，涉及数据操作则与数据访问层交互。管理员操作需进行权限验证和数据校验。系统设计充分考虑用户需求和可扩展性。

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