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标题: 基于大数据的音乐保举系统 计算机毕设选题保举 python毕设 大数据毕设 可适 [打印本页]
作者: 数据人与超自然意识    时间: 4 天前
标题: 基于大数据的音乐保举系统 计算机毕设选题保举 python毕设 大数据毕设 可适
✍✍计算机编程指导师
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音乐保举系统-研究背景

一、课题背景 随着互联网技能的飞速发展，数字音乐已成为人们一样寻常生活中不可或缺的一部分。然而，面对海量的音乐资源，用户每每难以找到恰当自己的歌曲。为了解决这一问题，音乐保举系统应运而生。基于大数据的音乐保举系统能够根据用户的喜好、行为习惯等因素，为用户提供个性化的音乐保举，提高用户体验。
二、现有解决方案存在的问题 尽管现在市场上已有一些音乐保举系统，但它们普遍存在以下问题：保举算法单一，无法满足用户多样化的需求；保举结果过于依赖用户历史行为，缺乏对新用户的友爱度；个性化程度不足，导致用户流失。这些问题使得音乐保举系统的现实应用效果不尽如人意，进一步强调了本课题的须要性。
三、课题的研究目标与价值意义 本课题旨在研究一种基于大数据的音乐保举系统，以提高保举准确性和用户满意度。课题的理论意义在于，通过优化保举算法，为音乐保举范畴提供新的研究思路和方法。现实意义在于，帮助用户更快速地找到心仪的音乐，提高音乐平台的用户粘性，促进音乐产业的繁荣发展。
音乐保举系统-技能

开发语言：Java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
音乐保举系统-视频展示


     基于大数据的音乐保举系统 计算机毕设选题保举 python毕设 大数据毕设 可适用于毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装+讲解+文档
  
音乐保举系统-图片展示










音乐保举系统-代码展示

  1. from surprise import SVD, Dataset, Reader
  2. from surprise.model_selection import cross_validate
  3. import pandas as pd
  5. # 假设我们有一个用户听歌行为的DataFrame
  6. # 数据格式：user_id, song_id, rating
  7. # 其中rating是用户对歌曲的评分，可以是播放次数、喜欢与否等
  9. # 以下是模拟数据
  10. data = {
  11.     'user_id': [1, 2, 1, 3, 2, 3],
  12.     'song_id': ['song1', 'song2', 'song3', 'song1', 'song3', 'song2'],
  13.     'rating': [5, 3, 4, 2, 1, 5]
  14. }
  15. df = pd.DataFrame(data)
  17. # 定义数据读取器
  18. reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
  20. # 加载数据集
  21. data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'song_id', 'rating']], reader)
  23. # 使用SVD算法进行矩阵分解
  24. algo = SVD()
  26. # 进行交叉验证
  27. cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=3, verbose=True)
  29. # 训练模型
  30. trainset = data.build_full_trainset()
  31. algo.fit(trainset)
  33. # 基于用户画像和音乐标签的推荐函数
  34. def recommend_songs(user_id, num_recommendations=5):
  35.     # 获取用户未听过的歌曲列表
  36.     user_unrated_items = trainset.build_anti_testset([user_id])
  37.    
  38.     # 使用训练好的模型进行预测
  39.     predictions = algo.test(user_unrated_items)
  40.    
  41.     # 对预测结果进行排序，获取评分最高的歌曲
  42.     top_predictions = sorted(predictions, key=lambda x: x.est, reverse=True)[:num_recommendations]
  43.    
  44.     # 提取歌曲ID
  45.     recommended_song_ids = [pred.iid for pred in top_predictions]
  46.    
  47.     return recommended_song_ids
  49. # 为用户1推荐5首歌曲
  50. recommended_songs = recommend_songs(1)
  51. print(f"为用户1推荐的歌曲：{recommended_songs}")
复制代码
音乐保举系统-结语

感谢大家对本课题的关注与支持！我们的音乐保举系统致力于为每一位用户提供最符合的音乐，让音乐成为生活中的一道亮丽风景。如果你对我们的项目感兴趣，接待一键三连（点赞、投币、收藏），并在评论区留下你的宝贵意见，一起交流探讨。让我们一起，用音乐点亮生活！
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