Spark+Vue+Springboot 协同过滤额音乐推荐大数据深度学习项目

一、项目背景

随着互联网的发展,大数据的到来,传统的音乐行业受到了很大的冲击,原有的音乐数字化给人们生活带来了极大的便利。随着数字音乐的兴起,各大音乐平台层出不穷,人们在音乐平台上收听音乐的时,常常因为歌曲信息繁杂,而不能找到自己想听的音乐。为了解决这个问题,音乐领域引入了推荐系统。本文在基于协同过滤的基础上,融合了基于内容的音乐推荐算法,并且设计了一个音乐推荐系统,主要内容如下:(1)基于协同过滤的相似度改进。传统的基于协同过滤算法给用户推荐时,一些热门的歌曲,会影响用户与用户之间、歌曲与歌曲之间的相似度计算,导致推荐效果不佳,本文采用惩罚热门歌曲来降低热门歌曲对相似度的计算带来的影响,通过对相似度计算的改进,提高推荐的精度。(2)基于协同过滤与内容的混合。在基于协同过滤的音乐推荐系统中,由于新用户在系统中没有用户的行为数据,那么系统很难为新用户推荐,即存在冷启动问题。针对该问题,本文提出了结合内容的推荐方法来解决。

演示视频：

Spark+Vue+Springboot 音乐推荐大数据深度学习项目源码|协同过滤|可视化|毕业设计|沙箱支付|词云|Java|MySQL|歌曲播放|MV播放

二、功能介绍

1. 多种协同过滤推荐算法实现音乐的推荐。
2. 实现音乐的浏览器播放和MV的播放
3. 多种图形分析，如柱状图、饼图、花瓣图、歌词词云、评论词云、折线图、仪表盘、漏斗图等
4. 其他创新

1️⃣ 大屏端

• Spark技术进行数据分析
• 分析图形： 面积图/柱状图/粒子水滴图/饼图/漏斗图 等十几个图形
• 分析内容： 涵盖音乐专辑评论、分享、歌手、编曲、作词、歌手产量、本系统平台的充值、包年包月、订单等多种角度的分析。

2️⃣ 网站端

2.1 音乐推荐

多种协同过滤推荐算法实现音乐的推荐。 (可以定制其他推荐算法： 如CNN、 RNN、 SVD、混合CF、 图谱推荐算法…如水波模型等。)

2.2 音乐&MV播放

实现音乐的浏览器播放和MV的播放

2.3 Echarts可视化

多种图形分析，如柱状图、饼图、花瓣图、歌词词云、评论词云、折线图、仪表盘、漏斗图等。

2.4 支付宝支付业务

使用支付宝的沙箱支付（测试环境）实现三种支付业务： 充值、年度大会员、月度会员，设置会员等级和更新有效期。

2.5 实名认证

实现身份证识别，实名认证功能。

2.6 短信验证码

短信验证码修改密码，使用阿里云短信接口实现。

3️⃣ 管理端

• 主页: 数据统计、用户的分析、登录情况
• 用户管理 \ 歌曲管理 \ 专辑管理 \ 艺术家管理 \ 系统日志
• 订单管理