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1963Springboot个性化音乐推荐管理系统idea开发mysql数据库web结构java编程计算机网页源码maven项目


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本个性化音乐推荐平台的开发利用Idea作为本系统的开发工具,MySQL数据库作为开发的数据库系统页面展现jsp技术展现,采用框架springboot做为开发主要框架。系统分为前台和后台功能,前台主要是用户进行业务操作,后台管理功能,主要是管理员。后台主要主要分为用户管理、标签管理、音乐分类管理、音乐管理、浏览管理、收藏管理、帖子管理、回复管理、关联规则管理等。前台的功能主要的功能有用户注册、登录、个人信息修改、音乐浏览、音乐分类浏览、音乐推荐(采用关联规则算法结合用户访问音乐的基础数据为依据进行推荐),在线发帖、回帖等。对于音乐数据系统系统采用python对相关网页音乐(免费,非收费)进行爬取本地化存储

系统主要功能包括:管理员登录、用户管理、标签管理、音乐分类管理、音乐管理、浏览管理、收藏管理、帖子管理、回复管理、关联规则管理、个人信息。系统中管理员主要是为了安全有效地储存和管理各类信息,并且对后台有相应的操作权限。

  1. 系统功能

前台主要功能:

  1. 用户注册、登录,登录时选择当天的心情。记录到session值方便系统根据心情推荐音乐
  2. 音乐分类浏览
  3. 访问音乐详情时,系统根据关联规则算法推荐音乐信息,同时记录用户浏览记录,收藏音乐信息等
  4. 查看浏览音乐记录信息,收藏音乐信息
  5. 发帖,回帖等基础功能
  6. 在线播放音乐收听
  7. 个人信息修改

后台主要功能:

(1)人员信息:对人员信息进行维护。

(2)标签信息:对标签信息进行增加、列表展现、修改、删除等。

(3)分类信息:对音乐分类信息进行增加、列表展现、修改、删除等。

(4)音乐信息管理:对音乐信息进行增加、列表展现、修改、删除等。

(5)浏览信息管理:对音乐浏览信息进行列表展现、删除等。

(6)收藏信息管理:对音乐收藏信息进行列表展现、删除等。

(7)帖子信息管理:对帖子信息进行列表展现、删除等。

(8)帖子回复信息管理:对帖子回复信息进行列表展现、删除等。

(9)关联规则信息管理:对关联规则配置维护。

(10)个人信息修改

Python爬取音乐网站

  1. 通过pycharm平台利用python爬取固定的音乐(可爬取)信息展示列表
  2. 爬取每个音乐信息把对应基本信息存入到数据库中,同时文件存储到磁盘
  3. 对于同名文件系统去重防止存入同名文件造成数据冗余

     顶层数据流图分析 

    主要包括两个角色,用户和管理员进行相关业务操作,如图所示:

  4.  

     一层数据流图分析 

    通过一层数据流图分析,用户和管理员对应操作的数据流关系,如图所示:

  5. 系统主要包括11个大类模块,包含管管理员信息类,用户信息类,公告信息类,标签信息类,分类信息类,音乐信息类,浏览信息类,收藏信息类,帖子信息类,回复信息类,关联规则信息类等,具体如图所示:

  6. 个性化音乐推荐平台主要实现音乐信息的一体化信息管理,涉及到了管理员实体,用户实体,公告实体,标签实体,分类实体,音乐实体,浏览实体,收藏实体,帖子实体,回复实体,关联规则实体等多个实体。下面简单介绍几个关键的实体E-R图。

    (1)个性化音乐推荐平台的E-R图,见图4-2。

    5.2.1 系统首页界面

    访问音乐首页面如图5-1所示:

  7. 图5-1 系统首页登陆界面

    5.2.2 查看歌曲模块

    查看歌曲界面,首先展现歌曲信息,同时根据个性化推荐音乐。系统采用两种模式综合设计推荐音乐功能,登录系统的时候的用户不仅仅输入用户名和密码,同时让用户选择现在的心情,心情属于标签中维护的内容,每个音乐都有一个标签属性,就是对应的心情。当系统关联规则推荐算法的数据采集不够,或者计算不出来数据的情况下,用户访问一个音乐的时候,系统根据用户登录的时候选择心情,随机推荐这个心情下的一个音乐。

    当系统用户 登录后访问每个音乐信息的时,系统记录用户访问音乐日志信息,这个也是关联规则算法的计算的基础数据依据。当用户访问一个音乐信息的时候,系统通过关联规则算法结果表读取,通过后台计算用户访问音乐的行为数据信息,得到推荐出最有可能访问其他音乐信息,然后推荐出来。如图5-2所示。

    图5-2 歌曲信息界面

        系统采用关联规则算法,基于用户浏览数据进行计算,如图所示:

    核心算法代码:

    sc.forEach(set->{

                List<Set<String>> subset = nonEmptySubset(set);

                int y=support(set,data);

                double support = 1.0*y/data.size();

                subset.forEach(sub->{

                    int x=support(sub,data);

                    HashSet<String> target = new HashSet<String>(set);

                    target.removeAll(sub);

                    double conf = 1.0*y/x;

                    System.out.println(set+"\t"+sub+"-->"+target+

                            "\t"+y+"/"+x+"("+String.format("%.2f", conf)+")\t"+

                            y+"/"+data.size()+"("+String.format("%.2f", support)+

                            ")\t"+(conf>this.confidence));

                    Map mp=new HashMap();

                    System.out.println("id="+id);

                    String targeta=this.makeString(String.valueOf(target)).trim();

                    System.out.println("String.valueOf(sub).trim()=="+targeta);

                    if(!id.equals("")) {

                        if (id.equals(targeta)) {

                            System.out.println("ok in ");

                            mp.put("sub", this.makeString(String.valueOf(sub)));

                            mp.put("target", this.makeString(String.valueOf(target)));

                            mp.put("conf", String.format("%.2f", conf));

                            mp.put("support", String.format("%.2f", support));

                            list.add(mp);

                        }

                    }

    //                }else{

    //                    mp.put("sub", this.makeString(String.valueOf(sub)));

    //                    mp.put("target", this.makeString(String.valueOf(target)));

    //                    mp.put("conf", String.format("%.2f", conf));

    //                    mp.put("support", String.format("%.2f", support));

    //

    //                }

                });

            });

            return list;

        }

        //计算频繁项目集的支持度

        public Integer support(Set<String> set,List<Set<String>> data){

            return  (int) data.stream()

                    .filter(d->d.containsAll(set))

                    .count();

        }

        //生成候选项集

        //安算法来讲应该是将候选项集按一定规则排序 将两个集合只有最后一个元素不同的合并

        //个人理解:

        //对任意频繁集A B属于S  若  C = A 并 B 是频繁的  则  D=C- (A 交  B) 也是频繁的

        public  List<Set<String>> candidateSet(List<Set<String>> list) {//候选项集

            List<Set<String>> candidate=new ArrayList<Set<String>>();

            for(int i=0;i<list.size();i++) {

                for(int j=i+1;j<list.size();j++) {

                    Set<String> item = list.get(i);

                    Set<String> compare = list.get(j);

                    if(item.size()==1){

                        Set<String> unionn=new HashSet<String>(item);

                        unionn.addAll(compare);

                        candidate.add(unionn);

                    }else{

                        Set<String> intersection=new HashSet<String>(item);

                        intersection.retainAll(compare);

                        if(!intersection.isEmpty()) {

                            Set<String> unionn=new HashSet<String>(item);

                            unionn.addAll(compare);

                            Set<String> difference =new HashSet<String>(unionn);

                            difference.removeAll(intersection);

                            if(allFrequentSet.contains(difference)) {

                                candidate.add(unionn);

                            }

                        }

                    }

                }

            }

            candidate = candidate.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

            return candidate;

        }

        //扫描满足最小支持度的频繁项目集

        public  List<Set<String>> scan(Map<Set<String>, Integer> frequent,double minSupport) {

            List<Set<String>> list=new ArrayList<Set<String>>();

            for(Set<String> key :frequent.keySet()) {

                if(frequent.get(key)>=minSupport*data.size()) {

                    list.add(key);

                    allFrequentSet.add(key);

                }

            }

            return list;

        }

    5.2.3 公告管理模块

    点击公告管理菜单,显示添加公告信息和公告信息列表界面,点击添加公告信息,右侧界面呈现出添加的公告信息界面,包括公告公告编号,标题,内容,发布时间等信息,添加公告信息完毕点击“提交”按钮,则添加公告信息成功。点击“公告列表”,右侧界面呈现出需要公告的具体信息,包括公告编号,标题,内容,发布时间等信息,可对逐条公告信息进行查看、删除和修改,如图5-3所示。

    图5-3 公告管理界面


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