【毕设分享】springboot音乐推荐系统58832
源码获取私信联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦精彩专栏推荐订阅在下方专栏 精彩专栏 推荐订阅java精品项目案例【2000套】Java精品项目案例【2000套】https://blog.csdn.net/2401_88653928/category_13187615.htmlPython精品项目案例【500套】uniapp/微信小程序/安卓app【1800套】✅文末获取源码✅感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以找我咨询希望帮助更多的人❤️目录1 绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 主要研究内容2 相关技术介绍2.1 SpringBoot框架2.2 Vue框架2.3 MySQL数据库2.4 MyBatis框架3 系统分析3.1 可行性分析3.1.1 技术可行性3.1.2 经济可行性3.1.3 操作可行性3.2 功能需求分析3.2.1 普通用户角色功能需求3.2.2 管理员角色功能需求4 系统设计4.1 系统架构设计4.2 系统结构功能设计4.3 业务流程设计4.3.1 总体业务流程设计4.3.2 歌曲检索流程设计4.3.3 付费购买流程设计4.3.4 歌单管理流程设计4.3.5 内容审核流程设计4.4 数据库设计4.4.1 概念设计4.4.2 数据库表设计5 系统实现5.1 用户功能实现5.1.1 登录界面功能实现5.1.2 首页功能实现5.1.3 通知公告功能实现5.1.4 音乐资讯功能实现5.1.5 歌曲信息功能实现5.1.6 用户歌单功能实现5.1.7 专辑信息功能实现5.1.8 歌手信息功能实现5.1.9 用户反馈功能实现5.1.10 付费歌曲功能实现5.1.11 个人中心功能实现5.2 管理员功能实现5.2.1 登录界面功能实现5.2.2 后台首页功能实现5.2.3 系统用户功能实现5.2.4 歌曲风格管理功能实现5.2.5 歌曲信息管理功能实现5.2.6 用户歌单管理功能实现5.2.7 专辑信息管理功能实现5.2.8 歌手信息管理功能实现5.2.9 用户反馈管理功能实现5.2.10 付费歌曲管理功能实现5.2.11 歌曲订单管理功能实现5.2.12 系统管理功能实现5.2.13 通知公告管理功能实现5.2.14 资源管理功能实现5.2.15 操作日志功能实现6 系统测试6.1 测试目的6.2 测试方法6.3 测试用例6.4 测试结论7 总结参考文献致谢功能需求分析普通用户角色功能需求普通用户在音乐推荐系统里可以进行浏览、检索、播放、收藏、购买、反馈等操作。未登录状态下只能查看首页的内容以及歌曲的详情页不能进行互动操作。登录成功之后用户可以在歌曲列表里试听一些曲目的片段。付费歌曲只有在完成订单支付之后才能收听完整的版本。用户可以将自己喜欢的歌曲加入到自己的歌单里歌单可以修改名称也可以调整歌曲的顺序。专辑信息页上显示了发行时间和歌单用户可以一键收藏整张专辑。歌手信息页面汇总该歌手的所有作品方便用户对歌手进行系统的了解。用户反馈功能是用户在使用过程中遇到问题或者提出改进意见时所使用的功能管理员接收到后会进行处理。个人中心包含用户收藏的歌曲、歌单、历史记录和订单信息。普通用户的用例图如下图3-1所示。管理员角色功能需求管理员在后台管理系统里对内容进行维护、对数据进行监控。系统用户管理模块主要是增加、删除后台操作账号并且对不同的操作账号进行分配不同的访问权限。歌曲风格管理功能对风格标签的添加、删除新上传的歌曲可以从已有的预设风格中选取。歌曲信息管理模块可以批量导入曲目数据、修改歌曲元信息、下架违规内容。用户歌单管理是对公开歌单内容的查看以及删除存在版权争议的歌曲。专辑信息管理功能可以上传封面图片、填写专辑简介和发行日期。歌手信息管理模块保存歌手档案有国籍、经纪公司、出道日期等字段。用户反馈管理是对用户提出的意见进行查看、回复处理结果。付费歌曲设置每首歌曲价格、试听时长。歌曲订单管理可以查询所有的交易记录处理退款申请。系统管理有轮播图设置、网站基础信息设置。通知公告管理发布系统用来发布消息或者活动信息。资源管理上传歌曲文件和封面图片。操作日志记录管理员重要操作行为方便追查问题。管理员用例图如下图3-2所示。系统架构设计音乐推荐系统用前后端分离的设计模式把用户界面和业务逻辑分离开来。表现层用Vue框架搭建的单页面应用接收用户输入并显示返回结果。应用服务层使用SpringBoot框架来实现接收前端的HTTP请求执行相应的业务规则。数据持久层使用MyBatis框架和MySQL数据库进行交互实现对象到关系的映射。分层的设计使各个层次的职责单一修改界面样式不会影响到底层的数据结构。用户浏览器发起请求之后前端路由拦截并转发到相应的后端接口。控制器层解析请求参数调用服务层的方法来完成业务计算。服务层内部可以注入多个数据访问接口组合查询结果后统一返回。数据表之间用外键约束来保证参照完整性事务注解保证跨表操作的原子性[17]。系统架构图如图4-1所示。系统结构功能设计该音乐推荐系统是以普通用户和管理员为两类角色来建立功能体系的。普通用户进入平台之后可以对歌曲进行检索根据歌曲名称或者歌手名字来查找想要的歌曲。歌单维护功能可以创建个性化的播放列表并且可以添加或者删除歌曲。付费购买模块提供订单生成与支付状态查询能力。互动操作包括收藏专辑、评论歌曲、点赞内容三个子功能。个人中心保存用户收藏的歌曲、歌单、历史播放和购买记录。管理员登录后台之后可以对歌曲进行录入对专辑进行更新对歌手进行维护。用户处理模块完成反馈回复以及账户审核。订单处理支持退款操作和记录查看。系统配置分为轮播图设置和公告发布。该系统的功能结构如图4-2所示。业务流程设计总体业务流程设计用户访问系统首页时获取推荐歌曲列表与热门专辑展示。选择歌曲后进入详情页面可以试听片段或查看完整歌词。未登录用户点击收藏按钮时跳转至登录界面。已登录用户将歌曲加入个人歌单系统更新关联数据表。付费歌曲触发订单创建流程用户确认支付后获得完整播放权限。管理员登录后台对歌曲信息进行增删改查操作下架存在版权争议的内容。用户提交反馈意见后管理员在后台进行回复处理。总体业务流程如图4-3所示。歌曲检索流程设计用户在搜索框输入关键词后前端发送异步请求至后端接口。控制器接收参数并调用服务层的查询方法。服务层构造条件对象传递给数据访问接口。数据访问接口执行模糊匹配的SQL语句从歌曲信息表中检索符合条件的记录。查询结果封装为列表对象返回给前端。前端渲染表格展示歌曲名称、歌手姓名、专辑封面等信息。用户点击某一行的详情按钮时跳转至歌曲详情页面。歌曲检索流程如图4-4所示。付费购买流程设计用户在歌曲详情页点击购买按钮时触发订单创建操作。系统检查当前用户的登录状态未登录用户被重定向至登录页面。已登录用户进入订单确认界面展示歌曲名称与价格信息。用户选择支付方式后提交订单后端生成唯一订单号并记录创建时间。系统调用支付接口完成扣款操作根据返回结果更新订单状态。支付成功的用户获得完整播放权限支付失败的用户可以重新发起请求。付费购买流程如图4-5所示。数据库DROP TABLE IF EXISTS regular_user; CREATE TABLE regular_user(regular_user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 普通用户ID, user_name varchar(64) comment 用户姓名, user_gender varchar(64) comment 用户性别, users_phone varchar(64) comment 用户手机, users_birthday varchar(64) comment 用户生日, personal_signature text comment 个性签名, examine_state varchar(16) DEFAULT 已通过 NOT NULL comment 审核状态, user_id int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 用户ID, create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, create_by int(11) DEFAULT 1 NOT NULL comment 创建用户ID, update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, DROP TABLE IF EXISTS song_information; CREATE TABLE song_information(song_information_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 歌曲信息ID, song_name varchar(64) comment 歌曲名称, song_style varchar(64) comment 歌曲风格, name_of_singer varchar(64) comment 歌手姓名, album_name varchar(64) comment 专辑名称, song_audio varchar(255) comment 歌曲音频, song_cover varchar(255) comment 歌曲封面, song_lyrics longtext comment 歌曲歌词, hits int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 点击数, praise_len int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 点赞数, collect_len int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 收藏数, comment_len int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 评论数, recommend int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 智能推荐, user_song_summary_limit_times int(8) DEFAULT 0 NOT NULL comment 加入歌单限制次数, create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, create_by int(11) DEFAULT 1 NOT NULL comment 创建用户ID, update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, DROP TABLE IF EXISTS user_song_summary; CREATE TABLE user_song_summary(user_song_summary_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 用户歌单ID, song_name varchar(64) comment 歌曲名称, song_style varchar(64) comment 歌曲风格, name_of_singer varchar(64) comment 歌手姓名, album_name varchar(64) comment 专辑名称, song_audio varchar(255) comment 歌曲音频, song_cover varchar(255) comment 歌曲封面, ordinary_user int(11) DEFAULT 0 comment 普通用户, user_name varchar(64) comment 用户姓名, hits int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 点击数, praise_len int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 点赞数, comment_len int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment 评论数, create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, create_by int(11) DEFAULT 1 NOT NULL comment 创建用户ID, update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间,代码PostMapping(/add) Transactional public MapString, Object add(HttpServletRequest request) throws IOException { service.insert(service.readBody(request.getReader())); return success(1); } Transactional public MapString, Object addMap(MapString,Object map){ service.insert(map); return success(1); } Transactional public MapString, Object addEntity(E entity){ service.insert(entity); return success(1); } PostMapping(/set) Transactional public MapString, Object set(HttpServletRequest request) throws IOException { service.update(service.readQuery(request), service.readConfig(request), service.readBody(request.getReader())); return success(1); } Transactional public MapString, Object setEntity(MapString,String queryMap,MapString,String configMap,E entity) throws IOException { service.updateEntity(queryMap,configMap,entity); return success(1); } RequestMapping(value /del) Transactional public MapString, Object del(HttpServletRequest request) { service.delete(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(1); } RequestMapping(/get_obj) public MapString, Object obj(HttpServletRequest request) { MapString, String config service.readConfig(request); if (request.getParameter(like) null || request.getParameter(like).trim().isEmpty()) { config.put(like, 0); } List resultList service.selectBaseList(service.select(service.readQuery(request), config)); if (resultList.size() 0) { JSONObject jsonObject new JSONObject(); jsonObject.put(obj,resultList.get(0)); return success(jsonObject); } else { return success(null); } } public MapString, Object getObjByMap(MapString,String queryMap) { List resultList service.selectBaseList(service.select(queryMap, new HashMap())); if (resultList.size() 0) { JSONObject jsonObject new JSONObject(); jsonObject.put(obj,resultList.get(0)); return success(jsonObject); } else { return success(null); } } RequestMapping(/get_list) public MapString, Object getList(HttpServletRequest request) { MapString, Object map service.selectToPage(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(map); } public MapString, Object getListByMap(MapString,String queryMap) { MapString, Object map service.selectToPage(queryMap, new HashMap()); return success(map); } RequestMapping(/list_group) public MapString, Object listGroup(HttpServletRequest request) { MapString,Object map service.selectToList(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); MapString,Object result new HashMap(); result.put(result,map); return result; } RequestMapping(/bar_group) public MapString, Object barGroup(HttpServletRequest request) { MapString, Object map service.selectBarGroup(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(map); }推荐算法设计音乐推荐系统的核心在于将合适的歌曲推送给感兴趣的用户。单纯依靠人工编排或热门榜单无法满足个性化的收听需求需要引入自动化计算机制来挖掘用户偏好。协同过滤算法在推荐领域应用广泛其基本思想是寻找行为相似的用户群体或内容相近的物品实体。该系统采用基于物品的协同过滤方法根据用户的历史播放记录计算歌曲之间的相似度矩阵。当用户完成某首歌曲的播放或收藏动作后系统自动推荐与该歌曲相似度最高的其他曲目。这种方式不依赖歌曲的元数据标签仅通过行为数据进行计算适用于内容特征提取困难的音乐场景。相似度计算采用余弦相似度公式将每首歌曲视为一个向量向量的每个维度代表不同用户对该歌曲的反馈强度。反馈强度综合播放次数、收藏动作、点赞状态三个指标进行加权计算。播放次数反映用户的重复收听行为收藏动作表明用户的明确偏好点赞状态属于正向信号。三个指标的权重分别设置为0.3、0.5、0.2收藏行为的权重最高因为用户主动保存歌曲的行为比被动播放更具表征意义。计算公式如下相似度矩阵的计算在离线阶段完成避免在用户请求时进行实时计算导致响应延迟。系统设定每日凌晨执行一次全量更新任务读取前一周的用户行为数据重新计算相似度。新上线的歌曲面临冷启动问题暂时没有足够的行为数据支撑相似度计算。针对这种情况系统采用基于内容的兜底策略根据歌曲风格标签推荐同类型的其他曲目。当新歌曲获得至少10次有效用户反馈后自动切换至协同过滤机制。推荐结果的生成过程如下用户访问首页时系统获取该用户最近播放的5首歌曲从相似度矩阵中分别提取每首歌的Top-N相似歌曲。合并后的候选集剔除用户已经播放过的曲目按照相似度加权分数排序取前10首作为最终推荐列表呈现给用户。用户功能实现登录界面功能实现用户在登录页面填写账户凭证后提交系统验证身份信息的有效性。验证通过时跳转至主控台失败时停留在当前页面并提示错误原因。这个过程拦截未授权的访问请求保护内部资源不被随意调用。登录界面如图5-1所示。图5-1 登录界面首页功能实现用户进入系统后首先看到首页展示区推荐歌曲与热门专辑以卡片形式排列。页面顶部设置导航栏各个功能模块的入口集中于此。用户浏览过程中可以随时点击跳转无需返回上一级页面。首页界面如图5-2所示。图5-2 首页通知公告功能实现系统发布的维护消息或活动信息汇聚在通知公告模块。用户按时间倒序查看公告列表点击标题展开完整内容。重要通知会被置顶显示确保用户第一时间获取关键信息。通知公告界面如图5-3所示。图5-3 通知公告音乐资讯功能实现音乐资讯模块收集行业动态与新歌发布消息。用户浏览资讯列表时可以看到摘要与发布时间点击进入详情页阅读全文。资讯内容定期更新帮助用户了解音乐圈最新动向。音乐资讯界面如图5-4所示。图5-4 音乐资讯歌曲信息功能实现歌曲信息模块展示曲库中的所有作品每首歌曲对应独立的详情页面。用户可以查看歌词内容、播放试听片段、收藏喜欢的曲目。系统记录每首歌的播放次数热度较高的歌曲获得更多曝光机会。歌曲信息界面如图5-5所示。图5-5 歌曲信息用户歌单功能实现用户歌单模块存储个人创建的播放列表每个歌单包含多首选定的歌曲。用户进入该模块后可以新建歌单、向其中添加曲目、移除不感兴趣的作品。歌单内容实时保存下次登录时自动加载。用户歌单界面如图5-6所示。图5-6 用户歌单专辑信息功能实现专辑信息模块按照唱片维度组织歌曲内容每张专辑展示封面图片与发行时间。用户点击专辑封面后进入详情页查看收录的全部曲目。系统统计每张专辑的收藏数量热门专辑获得单独推荐位。专辑信息界面如图5-7所示。图5-7 专辑信息源码获取私信联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦精彩专栏推荐订阅在下方专栏