摘 要 随着音乐资源的海量增长和用户对个性化需求的不断提升，传统的音乐推荐方式已难以满足现代人的需求。大数据技术的应用，为音乐推荐系统带来了革命性的变革。基于大数据的音乐推荐系统，通过深度挖掘和分析用户的听歌历史、喜好偏好、社交行为等多维度数据，能够精准地为用户推荐符合其口味的音乐作品。这不仅能够提升用户的音乐体验，满足其个性化需求，还有助于音乐创作者和平台更好地了解市场趋势和用户需求，推动音乐产业的创新与发展。 该系统的开发采用了Python技术，收集并整理音乐数据，并选用轻量级的关系型MySQL数据库进行数据存储。在系统开发过程中，进行了详细的需求分析、功能设计和数据库设计。该系统主要包括用户管理、音乐数据管理、系统管理、可视化分析管理等功能。基于大数据的音乐推荐系统还能够促进音乐文化的传播和交流，让更多人发现和欣赏到优秀的音乐作品，推动音乐文化的繁荣与发展。因此，研究和开发基于大数据的音乐推荐系统具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
关键词：Python；音乐；大数据；音乐推荐；
Abstract With the massive growth of music resources and the continuous improvement of personalized needs from users, traditional music recommendation methods are no longer able to meet the needs of modern people. The application of big data technology has brought revolutionary changes to music recommendation systems. A music recommendation system based on big data can accurately recommend music works that meet the user's taste by deeply mining and analyzing multidimensional data such as their listening history, preferences, and social behavior. This not only enhances the music experience of users and meets their personalized needs, but also helps music creators and platforms better understand market trends and user needs, promoting innovation and development in the music industry. The development of this system adopts Python technology to collect and organize music data, and uses a lightweight relational MySQL database for data storage. During the system development process, detailed requirements analysis, functional design, and database design were carried out. The system mainly includes functions such as user management, music data management, system management, and visual analysis management. A music recommendation system based on big data can also promote the dissemination and exchange of music culture, allowing more people to discover and appreciate excellent music works, and promoting the prosperity and development of music culture. Therefore, researching and developing music recommendation systems based on big data has important practical significance and broad application prospects.
Keywords: Python; Music; Big data; Music recommendations;
目 录摘 要 I Abstract II 第一章 绪论 1 1.1 选题背景 1 1.2 选题意义 1 1.3 国内外研究现状 2 1.4 研究内容 3 第二章 相关技术介绍 4 2.1 Python语言 4 2.2 Hadoop平台 4 2.3 Mysql数据库 5 2.4 个性化推荐算法 6 第三章 系统分析 7 3.1可行性分析 7 3.1.1操作可行性 7 3.1.2经济可行性 7 3.1.3技术可行性 7 3.2 需求分析 7 3.2.1非功能性需求 7 3.2.2功能需求 8 3.3 系统用例 8 3.3.1 会员功能需求 8 3.3.2 管理员功能需求 9 第四章 系统设计 11 4.1系统总体设计 11 4.1.1系统架构设计 11 4.1.2系统功能设计 11 4.2系统详细设计 13 4.2.1 音乐数据采集模块设计 13 4.2.2 音乐数据清洗模块设计 13 4.2.3 音乐数据分析模块设计 14 4.2.4 音乐不同维度可视化模块设计 15 4.2.5 音乐推荐 15 4.3 数据库设计 16 第五章 系统实现 17 5.1 运行环境 17 5.2 后台管理功能实现 17 5.2.1管理员登录 17 5.2.2管理主界面 18 5.2.3音乐数据爬取 18 5.2.3可视化显示实现 21 5.2.4用户管理 21 5.3 前台用户功能实现 22 5.3.1会员注册 22 5.3.2会员登录 23 5.3.3音乐推荐 23 第六章 系统测试 25 6.1 测试目的 25 6.2 功能测试 25 6.3 测试总结 26 总结 27 参考文献 28 谢 辞 29
随着大数据技术的快速发展，音乐行业对数据分析和预测的需求日益增强。该系统将涵盖用户管理、音乐爬取、音乐管理、评论管理、系统方法、可视化管理、个性化推荐等功能模块，以满足行业对精准数据分析和个性化推荐的需求。 客户期望系统能够提供简洁明了的用户注册和登录功能，确保账户安全。需要系统能够自动从各大音乐平台、官方网站等渠道爬取音乐的相关信息，包括名称、作者、分享数、播放量等，并确保数据的准确性和实时性。此外，客户还希望系统能够对爬取到的数据进行整理、分类和存储，方便后续的数据分析和处理。同时，客户希望系统能够提供直观的数据可视化界面，将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助他们快速理解数据背后的含义和规律。
游客访问基于大数据音乐推荐系统后，可以选择注册账户。在完成信息填写后，系统将为其生成用户名和密码，从而完成登录操作。成为会员后，用户可以在个人中心查看自己的操作记录。此外，还可以随时修改个人信息，确保信息的准确性和及时性。这一功能不仅方便了用户管理自己的账户信息，还有助于提高系统的使用体验和用户满意度。
管理员在基于大数据音乐推荐系统中拥有广泛的权限。主要通过后台进行信息的管理，包括用户管理、音乐管理、可视化分析、系统管理。这些功能使得管理员能够全面地管理基于大数据音乐推荐系统的各项内容，确保系统的正常运行和持续优化。
