计算机毕业设计Django+CNN音乐推荐系统 机器学习 深度学习 音乐可视化 音乐爬虫 知识图谱 卷积神经网络推荐算法 大数据毕设

技术栈:django、mysql、requests、基于物品协同过滤推荐算法、深度学习

开发技术介绍

++前端框架:++

++HTML,CSS,JAVASCRIPT,Echarts++

++后端:Django++

++数据处理框架:Pandas++

++数据存储:Mysql++

++编程语言:Python/Scala++

++推荐算法:(1、ItemCF 2、++

++UserCF) Tensorflow CNN++

++数据可视化:Echarts++

开题报告

题目:Django+CNN音乐推荐系统

一、研究背景与意义

随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,在线音乐服务系统已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。用户可以通过各种设备随时随地获取到大量的音乐资源。然而,面对海量的音乐库,用户往往感到迷茫,不知道该听什么歌曲,也难以找到符合自己口味的音乐。为了解决这个问题,音乐推荐系统应运而生。

音乐推荐系统通过用户的历史行为、喜好和其他用户的相似行为,能够为用户提供个性化的音乐推荐服务。现有的音乐推荐系统虽然已经取得了一定的成效,但仍存在一些问题,如用户兴趣分析不准确、歌曲特征提取不完善、推荐算法不够智能化等。因此,研究和实现一个更加智能化、个性化的音乐推荐系统具有重要意义。

二、研究目标与内容

研究目标

  1. 设计并实现一个基于Django框架和CNN(卷积神经网络)的音乐推荐系统。
  2. 提高音乐推荐系统的智能化和个性化水平,提升用户体验和满意度。

研究内容

  1. 音乐数据收集:通过爬虫和API获取大量音乐数据,包括音乐标题、艺术家、风格、流派、评论等信息。
  2. 音乐特征提取:使用自动编码器和卷积神经网络提取音乐的特征,包括音频特征和歌词特征。
  3. 音乐推荐算法:使用深度学习算法,如autoencoder和CNN,来学习音乐特征之间的关系,并生成音乐推荐结果。
  4. 用户喜好分析:使用协同过滤算法分析用户的喜好,了解用户的音乐口味。
  5. 系统实现:使用Django框架实现系统的前端和后端,提供用户交互界面和音乐推荐结果展示。

三、拟解决的关键问题

  1. 音乐特征提取的准确性和高效性:如何有效地利用卷积神经网络提取音乐的音频特征和歌词特征,以提高特征提取的准确性和效率。
  2. 推荐算法的智能化和个性化:如何设计智能化的推荐算法,根据用户的喜好和行为,生成个性化的音乐推荐结果。
  3. 系统的稳定性和可扩展性:如何实现一个稳定、可扩展的音乐推荐系统,以满足不同用户的需求和未来的扩展需求。

四、研究方法与技术路线

研究方法

  1. 文献综述:查阅相关文献,了解音乐推荐系统的研究现状和发展趋势。
  2. 数据分析:对音乐数据进行预处理和分析,提取音乐特征。
  3. 算法设计:设计并实现基于深度学习的音乐推荐算法。
  4. 系统开发:使用Django框架开发音乐推荐系统的前端和后端。
  5. 系统测试:对系统进行功能测试和性能测试,确保系统的稳定性和准确性。

技术路线

  1. 前端技术:使用Vue.js框架构建用户界面,实现与后端的数据交互。
  2. 后端技术:使用Django框架创建API接口,处理数据逻辑,并与MySQL数据库进行交互。
  3. 数据库技术:使用MySQL数据库存储用户数据和音乐数据。
  4. 深度学习技术:使用卷积神经网络(CNN)进行音乐特征提取和推荐算法的设计。

五、预期成果

  1. 实现一个基于Django框架和CNN的音乐推荐系统原型。
  2. 撰写相关的研究报告和学术论文,将研究成果发表在相关学术期刊或会议上。
  3. 提供系统测试报告和用户反馈报告,评估系统的性能和用户体验。

六、研究计划与进度安排

  1. 2023年11月-2023年12月:进行文献综述和开题报告撰写。
  2. 2024年1月-2024年3月:进行音乐数据收集和预处理,设计并实现音乐特征提取算法。
  3. 2024年4月-2024年6月:设计并实现基于深度学习的音乐推荐算法,进行初步的系统开发。
  4. 2024年7月-2024年9月:完成系统的前端和后端开发,进行系统集成和测试。
  5. 2024年10月-2024年11月:撰写研究报告和学术论文,进行系统的评估和优化。
  6. 2024年12月:提交研究成果,准备答辩。

七、参考文献

1\] 沈杰. 基于Python的数据分析可视化研究与实现\[J\]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54. \[2\] 曹雪朋. 基于Django的数据分析系统设计与实现\[J\]. 信息与电脑(理论版), 2023, 35 (15): 141-143. \[3\] 其他相关文献(可根据实际研究需要进行补充) *** ** * ** *** 以上是《Django+CNN音乐推荐系统》的开题报告,涵盖了研究背景、研究目标与内容、拟解决的关键问题、研究方法与技术路线、预期成果、研究计划与进度安排以及参考文献等方面。希望这份报告能为后续的研究工作提供清晰的指导。 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2cd696cbec064c2fbb8fcd9e2ed4b045.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/80b72ffded6544d1b6f2bdb5da3bcc97.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6a0f548ba0b24611ad4a8052e0047697.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9e289fee2b484727abcd70e18979cde8.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/13249e7e89804efca5388e39490c8bc1.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d000b51b25164cbd9932dd20cde0d3c4.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5ab493190df64efe955560051b64fb20.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1ee678b5d6874f3aa7b4edd4eccddb07.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b1054ec40c8446c4890b74c6f379170c.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1b6590a3cc554d33959022f7e60e6761.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1276bf77aad74b7ba4ec82f1433ecd76.png)![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/886f0b983d2649d6a00a951ddcf7726b.png)

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