音乐推荐系统

音乐推荐系统

介绍

音乐推荐系统
music-recommendation-system
需要代码联系：MrN1579

【基于spark的音乐推荐系统PythonDjango】系统视频演示： https://www.bilibili.com/video/BV1p7ZbYTEXh?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e

软件架构

应用(Apps)：

1. mu: 主要的音乐应用，包含音乐模型和推荐功能
2. bookings: 处理播放列表功能(看起来被改名为playlists)
3. comments: 处理评论和评分功能
4. dashboard: 管理员后台界面
5. users_app: 用户管理
6. visualization: 数据可视化

推荐算法：
从代码来看，推荐系统主要在mu应用中，特别是spark_recommendation.py中实现。它使用了PySpark实现了基于协同过滤和基于内容的推荐。

根据这些信息编写一个完整的readme.md文件。

音乐推荐系统功能说明文档

本文档详细说明了音乐推荐系统中的各个模块功能、核心算法及实现方式。

系统架构

本系统采用Django框架开发，包含以下应用模块：

• mu: 核心音乐模块
• bookings: 播放列表功能模块
• comments: 评论和评分系统
• users_app: 用户管理系统
• dashboard: 管理员后台
• visualization: 数据可视化

模块功能详解

1. mu模块（核心音乐功能）

主要功能：音乐数据管理、展示、搜索和推荐

主要视图函数：

• index: 首页展示 (views.py)
• music_list: 音乐列表展示及筛选
• music_detail: 音乐详情展示
• music_like: 音乐点赞功能
• music_recommend: 音乐推荐功能
• similar_music: 相似音乐推荐
• search_music: 音乐搜索功能

推荐算法实现：

• 位置：mu/spark_recommendation.py
• 实现方式：基于PySpark的协同过滤和基于内容的推荐系统

2. bookings模块（播放列表功能）

主要功能：用户创建和管理个人播放列表

主要视图函数：

• create_playlist: 创建播放列表
• playlist_list: 显示用户播放列表
• playlist_detail: 显示播放列表详情
• add_to_playlist: 将音乐添加至播放列表
• remove_from_playlist: 从播放列表移除音乐
• delete_playlist: 删除播放列表
• edit_playlist: 编辑播放列表信息

3. comments模块（评论和评分系统）

主要功能：用户评论和评分音乐

主要视图函数：

• add_comment: 添加评论
• add_rating: 添加评分
• comment_list: 查看评论列表
• delete_comment: 删除评论

4. users_app模块（用户管理）

主要功能：用户注册、登录、个人信息管理

主要视图函数：

• user_login: 用户登录
• register: 用户注册
• user_logout: 用户登出
• forget_password: 忘记密码
• user_profile: 用户个人资料
• change_password: 修改密码
• booking_history: 查看播放列表历史
• my_reviews_view: 查看个人评论

5. dashboard模块（管理员后台）

主要功能：系统管理、数据统计分析

主要视图函数：

• dashboard_index: 管理员首页
• admin_login: 管理员登录
• admin_logout: 管理员登出
• music_list: 音乐管理列表
• add_music: 添加音乐
• edit_music: 编辑音乐
• delete_music: 删除音乐
• user_list: 用户管理列表
• stats: 统计数据分析
• rating_list: 评分管理
• comment_list: 评论管理

6. visualization模块（数据可视化）

主要功能：系统数据可视化展示

推荐算法详解

1. 算法实现

系统实现了两种推荐算法：

1. 协同过滤推荐（Collaborative Filtering）

   • 代码位置：mu/spark_recommendation.py 中的 collaborative_filtering_recommendations 函数
   • 算法原理：基于用户对音乐的评分历史，使用ALS（交替最小二乘法）来预测用户可能喜欢的其他音乐
   • 实现库：PySpark ML库

2. 基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）

   • 代码位置：mu/spark_recommendation.py 中的 content_based_recommendations 函数
   • 算法原理：基于音乐的特征（如风格、演唱者等）进行推荐
   • 实现方式：使用余弦相似度计算音乐之间的相似性

2. 前端展示

推荐结果主要在以下前端页面展示：

• templates/music/music_recommend.html：个性化推荐页面
• templates/music/detail.html：音乐详情页的相似音乐推荐
• templates/music/similar_music.html：相似音乐页面

3. 后端调用

推荐算法在以下视图函数中被调用：

• mu/views.py 中的 get_recommended_music：获取推荐音乐
• mu/views.py 中的 music_recommend：音乐推荐页面
• mu/views.py 中的 similar_music：相似音乐推荐

数据库说明

系统使用MySQL作为数据库，主要表结构：

• mu_music：音乐信息表
• tb_users：用户信息表
• tb_comments：评论表
• tb_ratings：评分表
• bookings_playlist：播放列表表
• bookings_playlistitem：播放列表项表

安装与配置

1. 克隆项目到本地
2. 创建虚拟环境并安装依赖
3. 配置数据库连接（settings.py）
4. 执行数据库迁移
5. 启动开发服务器

常见问题解决

数据库迁移问题

如遇到数据库迁移不一致问题，可尝试以下方法：

python manage.py migrate --fake zero  # 重置迁移状态
python manage.py migrate  # 重新应用迁移

或者重新创建数据库并应用迁移。

技术栈

• 后端：Django 5.1.7
• 数据库：MySQL
• 推荐引擎：PySpark
• 前端：Bootstrap 5, JavaScript
• 数据可视化：Matplotlib

关于推荐算法在前端应用的说明

推荐算法与前端的连接方式

1. 视图函数调用

   • 在mu/views.py中，get_recommended_music函数调用了spark推荐引擎
   • 主要推荐相关的视图函数有：music_recommend和similar_music

2. 数据流向

   推荐算法(spark_recommendation.py) 
   → 视图函数(views.py) 
   → 模板渲染 
   → 前端页面展示
   

3. 前端展示页面

   • templates/music/music_recommend.html：个性化推荐页面
   • templates/music/similar_music.html：相似音乐推荐页面
   • templates/music/detail.html：音乐详情页中的推荐部分

实际应用示例

当用户访问推荐页面时：

1. 前端发送请求到/recommend/URL
2. Django路由将请求转发到mu/views.py中的music_recommend视图函数
3. 该函数根据用户登录状态调用get_recommended_music获取推荐结果
4. get_recommended_music函数可能会调用spark_recommendation.py中的算法
5. 推荐结果作为上下文变量传递给模板
6. 前端模板渲染这些数据，以卡片或列表形式向用户展示推荐音乐

从用户体验角度看，前端会展示"为您推荐"、"相似音乐"等板块，这些内容正是由后端的Spark推荐算法提供支持的。

如果您想进一步了解推荐算法与前端的详细集成方式，建议查看mu/views.py中的music_recommend和similar_music函数的具体实现，以及对应的前端模板文件。