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基于Web的音乐推荐系统（协同过滤、Python和MySQL）

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简介：
本项目开发了一种基于Web的音乐推荐系统，利用协同过滤算法结合Python编程语言与MySQL数据库技术，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 系统基于协同过滤算法实现，包括用户协同过滤和物品协同过滤。 该系统采用Django2、Python3.7、MySQL及SQLite数据库，并结合Bootstrap3进行开发。技术文档与README文件内容详尽，包含相关论文资料。

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  • 基于Web的音乐推荐系统（协同过滤、Python和MySQL）
    优质
    本项目开发了一种基于Web的音乐推荐系统，利用协同过滤算法结合Python编程语言与MySQL数据库技术，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 系统基于协同过滤算法实现，包括用户协同过滤和物品协同过滤。 该系统采用Django2、Python3.7、MySQL及SQLite数据库，并结合Bootstrap3进行开发。技术文档与README文件内容详尽，包含相关论文资料。
     
  • 基于用户画像和协同过滤的音乐推荐系统（Python）
    优质
    本项目开发了一款利用Python语言实现的音乐推荐系统，结合了用户画像及协同过滤算法，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 本项目结合基于用户的协同过滤算法与用户画像技术进行音乐推荐，旨在提高推荐列表的质量。系统在Windows平台上搭建，并使用Python3实现各项功能；数据存储采用MySQL数据库，通过Django框架连接系统的前后端。 使用的数据集来源于kaggle平台上的KKBox举办的“KKBoxs Music Recommendation Challenge”比赛的公开数据集。KKBox作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最为全面的亚洲流行音乐库，包含超过3000万首歌曲。 针对该数据集，我们采用SVD矩阵分解技术进行相似度计算和分析。通过已有的用户评分情况来评估用户的喜好因子及其在各歌曲中的体现程度，并根据这些分析结果预测新的评分值以生成推荐列表。
     
  • 基于协同过滤算法的音乐推荐系统源码
    优质
    本作品为基于协同过滤算法设计的音乐推荐系统源代码，旨在通过分析用户听歌记录和偏好，为用户提供个性化音乐推荐服务。 基于协同过滤算法的音乐推荐系统使用了Springboot+mybatis作为后端框架，并采用Vue作为前端框架，数据库则选择了MySQL。该系统的推荐功能采用了协同过滤方法进行实现。整个系统包括三个部分：前台用户使用的界面、后台管理员登录及管理系统和用户管理登录系统。
     
  • 基于Python+Django+MySQL的在线音乐协同过滤推荐系统源码（高分项目）
    优质
    本项目为一个基于Python和Django框架，结合MySQL数据库开发的在线音乐推荐系统。采用协同过滤算法实现个性化歌曲推荐功能，提供高效准确的用户体验优化方案。 该在线音乐推荐系统源码基于Python+Django+MySQL的协同过滤算法开发而成，并已通过导师指导及评审获得高分（99分）。此项目适用于计算机相关专业的学生，特别是正在进行毕业设计的同学以及需要进行实战练习的学习者。代码完整且易于运行，即便是初学者也能轻松上手操作。 该系统主要功能包括音乐推荐、用户行为分析等模块，能够帮助使用者更好地理解和实践协同过滤算法在实际应用中的作用与效果。此外，它也可以作为课程设计或期末大作业的参考项目使用。
     
  • 基于Python、Flask和MySQL的在线音乐推荐系统协同过滤算法源码及数据库
    优质
    本项目利用Python与Flask构建了一个在线音乐推荐平台，并采用MySQL存储用户数据。通过实现协同过滤算法为用户提供个性化音乐推荐服务。 本项目是一个基于Python+Flask+MySQL的协同过滤算法在线音乐推荐系统源码及数据库设计，适用于计算机相关专业的大四学生作为毕业设计使用。该项目经过导师指导并获得认可，评审分数高达99分。代码完整且确保可运行，即使是初学者也能轻松上手操作。本项目不仅适合正在完成毕设的学生和需要实战练习的学习者参考，同时也适合作为课程设计或期末大作业的内容。 该系统采用了先进的协同过滤算法来实现个性化的音乐推荐服务，并通过Flask框架搭建后端服务器与MySQL数据库进行数据交互管理。其详细的源代码及配套的数据库结构能够帮助学生深入了解在线音乐平台的数据处理流程和技术架构，从而提升实际开发能力。
     
  • 基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法音乐推荐系统源码
    优质
    这是一个采用Spring Boot和Vue技术栈开发的音乐推荐系统源码项目。系统核心实现了协同过滤算法以提供个性化的音乐推荐服务。 项目概述：本音乐推荐系统基于协同过滤算法开发，并采用SpringBoot+Vue技术栈进行构建。整个项目包含896个文件，主要使用JavaScript语言编写，同时结合了Java、Vue、HTML及CSS等多种编程和技术资源。具体文件类型包括238张jpg格式的图片资源、132个JavaScript文件、115首mp3音乐作品以及104份Java源代码等；此外还有84个Vue单文件组件和62个SCSS样式表，另有配置用的XML文档共22份及数据存储用JSON文件8份以及其他辅助性质的各类文件。该系统以用户个人偏好为设计核心，致力于提供个性化的音乐推荐服务，充分展示了现代Web应用在敏捷开发与前沿技术领域的卓越能力。
     
  • 基于SSM框架的JSP协同过滤音乐推荐系统设计
    优质
    本项目基于SSM框架构建了一个JSP协同过滤音乐推荐系统，采用用户行为数据进行个性化音乐推荐，提升用户体验。 管理员角色包含以下功能：管理员登录,音乐管理,添加音乐,评论管理,用户管理等功能。 用户角色包含以下功能：首页,发现音乐,注册用户,验证码,收藏音乐,评价音乐,查看收藏,个性化推荐,新碟上架等功能。 使用的技术框架包括 HTML+CSS+JavaScript+jsp+mysql+Spring+mybatis 管理员账号/密码示例为：testadmin@example.com /123456 用户账号/密码示例为：testuser@example.com /123456 运行环境要求 jdk1.8/jdk1.9，IDE 环境可以使用 Eclipse,Myeclipse,IDEA等。Tomcat环境建议使用 Tomcat8.x/9.x。
     
  • SpringBoot+Vue基于协同过滤算法的音乐推荐系统代码.zip
    优质
    这是一个结合了Spring Boot和Vue.js技术栈，并采用了协同过滤算法实现个性化音乐推荐功能的项目。该项目旨在帮助用户发现符合个人喜好的音乐，包含了后端服务与前端界面的完整源码。 本音乐推荐系统采用Spring Boot与Vue技术栈进行开发。前端部分使用Vue框架构建用户界面及后台管理系统；后端接口则通过Spring Boot结合MyBatis实现，并且整个系统的数据存储采用了MySQL数据库。 该音乐网站的核心算法是基于协同过滤，旨在为用户提供个性化的歌曲推荐服务。从架构上看，它是一个前后端分离的应用程序：前端负责提供良好的用户体验和交互界面设计，而后端则是处理业务逻辑、与数据库进行通信的关键部分。