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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法（基于物品+基于用户）、音乐播放功能模块、css + js + HTML

迄今为止，音乐资源已成为互联网资源中不可缺少的一部分，而随着互联网上大量的音乐资源的不断涌现，开发出一套个性化的音乐推荐系统势在必行。该系统的目标是向每个用户推荐符合自己偏好的音乐。
本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理等操作。通过本系统，可以实现为用户进行个性化的音乐推荐。

关键词：Python，Django，协同过滤算法

2、项目界面

（1）系统首页

（2）基于项目协同过滤算法推荐

（3）歌词和评论区

（4）歌曲播放管理

（5）个人信息—播放记录

（6）热点推荐歌曲

（7）后台数据管理

3、项目说明

迄今为止，音乐资源已成为互联网资源中不可缺少的一部分，而随着互联网上大量的音乐资源的不断涌现，开发出一套个性化的音乐推荐系统势在必行。该系统的目标是向每个用户推荐符合自己偏好的音乐。
本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理等操作。通过本系统，可以实现为用户进行个性化的音乐推荐。
关键词：Python，Django，协同过滤算法

本系统主要有以下基本需求：
（1）数据集：每个用户所收藏、评分、评论的音乐数量要多一些，尽量广泛涉及各种类型的音乐
（2）推荐算法：推荐效果要良好，推荐内容合理
（3）包括用户注册登录在内的整个web系统
（4）系统要易于扩展和后期维护
在后台管理员模块主要有用户系统管理、音乐类型管理、兴趣标签管理、歌单系统管理、评论记录管理、播放记录管理、评分记录管理七个部分的功能，如图所示。在用户端主要设计实现了用户注册登录、音乐推荐、音乐操作（收藏、播放、评分、评论、下载）、以及个人中心的功能；而收藏、评分情况、播放记录是系统对相应用户进行个性化推荐的最主要的依据，通过对相似度的计算来实现推荐的目的，这是本系统最关键的部分。

在因特网迅速发展的今天，推荐系统的研究也越来越多。论文重点对推荐系统所需要的技术进行了深入的探讨，并对目前国内外的推荐算法和国内外的发展状况进行了分析。通过一个具体的案例，对整个推荐系统的架构及各主要功能进行了详细的介绍与分析。然后，分析了该系统的要求，详细介绍了各个功能模块，并详细介绍了数据库的设计和数据表的内容。
本系统由用户信息、音乐展示、下载、收藏、评分、评论、在线听歌、推荐等部分组成。每个模块都有相应的设计流程，或者每个模块的具体实现。同时，在数据库的核心数据表中还详细地描述了存储内容、各字段的类型。
在此基础上，采用了两种改进的算法，使用户可以从两个不同的角度获得更好的推荐结果，从而提高了用户的可用性。然后根据准确率、召回率和受欢迎程度来评定这个算法。试验结果显示，ItemCF-IUF在使用该系统的基础上，具有比UserCF-IIF更好的性能。
整个系统采用 MVC体系结构，前端由 Django框架实现。同时，前面网页的组织结构也比较清楚，还可以将所有用户和歌曲数据储存起来，方便数据库的查询调用。

4、核心代码

# 基于用户的推荐器模块
# 预测评分公式：目标用户的平均评分+（（最近邻用户的评分-目标用户的平均评分）*用户相似度/(用户相似度之和)）


class UserRecommender(object):

    def __init__(self):
        pass

    # 获取目标用户的推荐项目
    # cUserid 目标用户id
    # kNUserNeighborhood 最近邻居字典
    # dataModel 矩阵
    def getUserRecommender(self,cUserid,kNUserNeighborhood,dataModel):
        # 获取用户-项目喜好字典
        userItemPrefMatrixDic = dataModel.userItemPrefMatrixDic
        # 目标用户的评分之和
        sumRating = 0.0
        # 遍历目标用户的所有评分
        for _, rating in userItemPrefMatrixDic[cUserid].items():
            sumRating += rating
        # 目标用户的平均评分
        avgRating = sumRating / len(userItemPrefMatrixDic[cUserid].items())
        # 定义目标用户的推荐项目字典（字典的值是项目id，键是字典类型（键是用户id，值是评分））
        recommenderItemDic = {}
        # 遍历目标用户的最近邻居
        for userid, _ in kNUserNeighborhood.items():
            # 遍历最近邻用户的所有评分
            for itemid, rating in userItemPrefMatrixDic[userid].items():
                # 这里的判断是只计算和目标用户有共同评分的项目
                if itemid not in userItemPrefMatrixDic[cUserid].keys():
                    if itemid not in recommenderItemDic.keys():
                        recommenderItemDic[itemid] = {userid:rating}
                    else:
                        recommenderItemDic[itemid][userid] = rating
        # 定义目标用户的最终推荐项目字典（字典的值是项目id，键是预测评分）
        recommenderItemFinalDic = {}
        # 遍历目标用户的推荐项目字典
        for itemid, users in recommenderItemDic.items():
            # 至少有两个用户推荐才能计算预测评分
            if len(users) > 1:
                temp1 = 0.0
                temp2 = 0.0
                # 遍历推荐的用户
                for userid, rating in users.items():
                    temp1 += kNUserNeighborhood[userid] * (rating - avgRating)
                    temp2 += kNUserNeighborhood[userid]
                # 预测值
                prefValue = avgRating + temp1 / temp2
                recommenderItemFinalDic[itemid] = prefValue
        return recommenderItemFinalDic

    # 打印预测评分
    def printPref(self,recommenderItemFinalDic):
        for i, val in enumerate(recommenderItemFinalDic):
            print("项目：%-5s  预测评分：%-.4f" % (val[0], val[1]), end="     ")
            if (i + 1) % 4 == 0:
                print("")

5、项目获取

https://mbd.pub/o/author-aWiYmGxnZA==/work

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