简单在线音乐推荐网 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 使用Python+Django+Mysql开发技术 在线音乐推荐系统 音乐网站推荐系统 个性化推荐算法开发 人工智能、大数据分布式、机器学习开发SimpleMusicRecommendOnlinePython

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，layer弹窗组件等。

2、实现功能

前台用户包含：注册、登录、注销、浏览音乐、搜索音乐、信息修改、密码修改、音乐评分、个性化推荐音乐等功能；
后台管理员包含：数据统计、用户管理、音乐管理、音乐类型管理、评分管理、管理员管理等。
个性化推荐功能：
首先根据用户评分记录，使用基于用户的协同过滤推荐算法（余弦相似度算法）推荐音乐，如果没有推荐结果采用热点推荐（根据音乐总评分降序推荐）。

音乐数据来源：豆瓣音乐数据

3、开发步骤

开发文档
一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索音乐、音乐评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、用户管理、音乐管理、音乐类型管理等，个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Python开发语言，mysql数据库，django开发框架等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和音乐表。
三、页面设计
使用bootstrap前端框架，通过学习https://v3.bootcss.com/官方文档和开发案例来设计页面。
四、开发框架搭建
Django开发框架搭建请参考：使用pycharm创建django项目讲解.doc
五、功能开发
首先是进行前台用户首页的开发，其次是音乐详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改，推荐算法测试。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。

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