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基于Python+Django+MySQL的在线音乐协同过滤推荐系统源码（高分项目）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Python音乐推荐系统（基于协同过滤算法）Django框架与MySQL数据库源码下载
    优质
    本项目为一个基于Python的音乐推荐系统，采用Django框架和MySQL数据库，结合协同过滤算法实现个性化音乐推荐。提供完整源代码下载。 一、开发技术：PyCharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python 3.x版本、Django框架 二、项目概述： 本系统名为“UserProfile_MusicRecommend”，采用基于用户画像及协同过滤的音乐推荐算法，旨在提高推荐列表的质量。 1. 将用户的偏好数据与协同过滤技术结合，通过分析用户的行为和喜好来提升个性化推荐的效果。 2. 该系统的开发环境为Windows操作系统，并使用Python3语言编写。数据库方面选择了MySQL或sqlite3进行存储管理；前后端的集成则借助Django框架完成。 3. 数据来源是Kaggle平台举办的KKBox音乐推荐挑战赛中的公开数据集，具体采用的是Last.fm Dataset-360K Users版本的数据集合。作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，KKBOX拥有庞大的曲库资源和用户基础。 4. 在处理这些海量信息时，我们利用SVD矩阵分解技术来计算不同元素之间的相似度，并通过已有的评分记录分析出每个用户的偏好因素及歌曲所包含的特征值；最终依据上述模型预测潜在的新评价结果。
     
  • 基于Spark的协同过滤推荐算法电影推荐系统代码（高分项目）
    优质
    本项目基于Apache Spark开发了一种高效的协同过滤推荐算法，用于构建精准电影推荐系统。包含完整源码和数据集，适用于研究与实践。 基于Spark实现的协同过滤推荐算法的电影推荐系统代码（高分项目），含有详细的代码注释，适合新手理解。该项目由个人手打完成，并获得了导师的高度认可，在毕业设计、期末大作业及课程设计中获得高分。下载后简单部署即可使用。
     
  • 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Django的电影推荐系统(协同过滤)
    优质
    本项目是一款基于Python Django框架开发的电影推荐系统，采用协同过滤算法分析用户行为数据，为用户提供个性化的电影推荐。 基于Django框架及协同过滤推荐算法的电影推荐系统与论坛，包含环境配置、详细技术文档等内容。源码可以直接运行。