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基于SpringBoot和Vue的前后端分离音乐推荐系统(采用协同过滤算法)

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简介:
本项目是一款基于Spring Boot与Vue.js构建的前后端分离音乐推荐应用,运用协同过滤算法提供个性化歌曲推荐服务。 本音乐网站的开发主要利用 VUE 框架来构建前端和后台界面,并使用 Spring Boot 和 MyBatis 来实现后端接口。数据库采用 MySQL。 该音乐平台具备以下功能:用户登录注册、个人信息编辑及头像修改;歌曲搜索与播放,歌单打分,以及评论系统;支持歌曲收藏、下载、拖动控制和音量调节等功能。后台管理系统则能够对用户信息、歌曲资料、歌手数据和歌单内容进行管理。 技术栈包括后端的 Spring Boot 和 MyBatis 以及前端的 Vue 框架搭配 Vue-Router 路由器,Vuex 状态管理工具,Axios HTTP 客户端库及 ElementUI UI 组件。

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客服
客服
  • SpringBootVue
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot与Vue.js构建的前后端分离音乐推荐应用,运用协同过滤算法提供个性化歌曲推荐服务。 本音乐网站的开发主要利用 VUE 框架来构建前端和后台界面,并使用 Spring Boot 和 MyBatis 来实现后端接口。数据库采用 MySQL。 该音乐平台具备以下功能:用户登录注册、个人信息编辑及头像修改;歌曲搜索与播放,歌单打分,以及评论系统;支持歌曲收藏、下载、拖动控制和音量调节等功能。后台管理系统则能够对用户信息、歌曲资料、歌手数据和歌单内容进行管理。 技术栈包括后端的 Spring Boot 和 MyBatis 以及前端的 Vue 框架搭配 Vue-Router 路由器,Vuex 状态管理工具,Axios HTTP 客户端库及 ElementUI UI 组件。
  • SpringBoot+Vue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。
  • SpringBoot+Vue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。
  • 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。
  • SpringBootVue在线
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot与Vue.js技术栈开发的在线音乐系统,实现了前后端彻底分离。用户可以在此平台上流畅地搜索、播放及管理个人收藏的音乐资源。 WEB端音乐播放功能包括用户登录注册、编辑个人资料;支持歌曲与歌单的搜索,并允许对歌单进行评分以及添加评论。系统采用分页显示方式展示相关信息,并且能够同步显示歌词,同时具备收藏、下载及拖动控制等操作。 后台管理系统则专注于用户的管理(如账户信息)、音乐资源的维护(包括歌曲和歌手的信息)以及其他相关数据的更新与优化工作,以确保平台内容的新鲜度与多样性。整个界面设计力求美观大方,符合现代审美标准。 技术框架方面,后端采用SpringBoot结合MyBatis构建服务层逻辑;前端则通过Vue、vue-router以及Vuex实现高效的数据管理和页面导航功能。
  • Web、PythonMySQL)
    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。
  • 户画像(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。