摘 要
在数字技术与网络通信技术飞速发展的当下，音乐资源呈爆炸式增长，用户在海量音乐中精准定位心仪作品的难度剧增，传统推荐系统已难以满足用户需求。
本研究构建基于协同过滤算法的音乐推荐系统，以大数据技术为核心，运用 Python 进行数据处理，借助 Vue 开发用户交互界面。通过网络爬虫采集数据，利用 Hadoop Distributed File System（HDFS）存储数据，采用 MySQL 数据库存放结构化数据，运用卷积神经网络提取音乐内容特征，创新性提出融合深度学习与协同过滤的混合推荐模型。该系统有效解决了传统推荐系统数据挖掘深度不足、个性化推荐效果有限的问题，提升了推荐的准确性、丰富性与即时性，增加了音乐搜索、播放、歌单管理、社交互动等功能，拓展了音乐推荐的应用场景。
本研究成果为音乐推荐领域提供新的技术方案，为大数据技术在文化娱乐产业的应用提供实践范例，对推动音乐推荐系统的发展具有重要意义。
关键词：大数据技术；音乐推荐；Python；深度学习
Abstract
In the current era of rapid development of digital technology and network communication technology, music resources have experienced explosive growth. It has become increasingly difficult for users to accurately locate their favorite works among the vast amount of music. Traditional recommendation systems can no longer meet the needs of users.
This research constructs a music data visualization and recommendation system based on big data. With big data technology at its core, Python is used for data processing, and Vue is utilized to develop the user interaction interface. Data is collected through web crawlers, stored using the Hadoop Distributed File System (HDFS), structured data is stored in a MySQL database, and a convolutional neural network is employed to extract music content features. An innovative hybrid recommendation model that integrates deep learning and collaborative filtering is proposed. This system effectively addresses the issues of insufficient data mining depth and limited personalized recommendation effects in traditional recommendation systems. It improves the accuracy, richness, and timeliness of recommendations, adds functions such as music search, playback, playlist management, and social interaction, and expands the application scenarios of music recommendations.
The research results provide a new technical solution for the music recommendation field, offer a practical example for the application of big data technology in the cultural and entertainment industry, and are of great significance for promoting the development of music recommendation systems.
Key Words:Big Data Technology; Music recommendation; Python；Deep Learning
引言
在数字化浪潮席卷与音乐产业蓬勃发展的当下，音乐资源正以前所未有的速度与规模爆发式增长。从主流歌手到独立音乐人，从流行热单到小众宝藏，海量音乐作品充斥着各大平台，让用户陷入“选择困境”。传统音乐推荐方式，如仅依赖热门榜单、人工编辑推荐或简单标签分类，已难以满足用户日益多元、个性化的音乐需求。
协同过滤算法凭借其基于用户行为数据挖掘潜在偏好的独特优势，为音乐推荐领域带来了革新性突破。它如同一位懂你的音乐挚友，通过分析用户过往的播放、收藏、分享等操作，捕捉其隐性的音乐喜好，精准推荐契合品味的歌曲与歌单。基于协同过滤算法的音乐推荐播放器应运而生，致力于打破信息茧房，让用户告别漫无目的的搜索，在个性化音乐海洋中畅快遨游，享受前所未有的音乐发现之旅，也为音乐平台提升用户活跃度与商业价值提供了有力支撑。
目 录
摘 要 III
Abstract IV
引言 1
1 绪论 2
1.1 研究背景 2
1.2 研究现状 2
1.3 研究的内容 4
1.4开发的技术介绍 4
1.4.1 大数据处理技术 4
1.4.2 MySQL数据库 4
1.4.3 卷积神经网络 5
1.5 论文的结构 5
2 大数据相关理论研究 6
2.1 大数据的概念与特征 6
2.2 基本内容推荐算法 6
2.3 基于协同过滤的推荐算法 7
2.4 深度学习技术相关概念 8
2.5 深度学习技术推荐算法 9
3 音乐推荐系统算法需求 10
3.1 需求设计 10
3.2 可行性分析 10
3.2.1 技术可行性 10
3.2.2 经济可行性 11
3.2.3 操作可行性 11
3.3 系统流程分析 11
3.3.1 用户信息登录 11
3.3.2 用户信息注册 12
3.3.3 信息添加流程 12
3.3.4 信息删除流程 13
4 系统设计 14
4.1 系统的整体设计 14
4.2 数据库的设计 15
4.2.1 概念结构设计 15
4.2.2 逻辑结构设计 16
5 系统的实现 19
5.1 用户功能实现 19
5.2 管理员功能实现 22
6 系统的测试 29
6.1 测试的目的 29
6.2 测试的内容 29
6.3 测试的结果 30
7 结 论 31
参考文献 32
致 谢 33
当今处于数字化音乐时代，音乐推荐系统若要在竞争激烈的市场上站稳脚跟，并给用户供应优质服务，就要满足诸多业务需求，从音乐平台经营方来看，其关键目的在于扩充用户规模，提升用户的活跃程度和存留率，从而优化平台的商业价值，这便须要平台精准掌握用户的音乐偏好，发送契合用户品味的音乐，唤起用户不断使用该平台的热情，当前的需求大致包含如下几方面：
（1）音乐推荐功能：这是平台的核心功能之一，它会针对用户的历史行为数据，音乐喜好以及社交关系等展开分析，从而给予用户个性化的音乐推荐，其推荐形式包含但不限于每日推荐，“猜你喜欢”以及相似音乐推荐等。
（2）音乐搜索功能：支持多种搜索方式，关键词搜索，语音搜索，哼唱搜索等均包含在内，搜索结果会遵照相关性，热度等要素执行排序，以方便用户立即查找到自己想听的音乐。
（3）音乐播放功能：可带来较为流畅的音乐播放体验，支持在线播放，也支持离线下载播放，其具有播放控制功能，播放，暂停，下一曲，上一曲，音量调节等功能均包含在内。
（4）歌单管理功能：用户可自行创建，编辑，删除歌单，并向歌单中增添或移除音乐，其歌单分类守护及分享功能有效助力用户之间的音乐互动与共享。
（5）社交互动功能：用户可关注其他用户及音乐人，并浏览其动态与收藏的音乐，评论，点赞，分享等社交互动功能同样存在，此类功能增进了用户间的交流互动。
如需定做或者获取更多资料，请联系QQ：375279829
客服QQ