💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于协同过滤算法的音乐推荐播放器介绍
本音乐推荐播放器系统采用SpringBoot+Vue+ElementUI技术栈构建，是一个集音乐播放、智能推荐、社区分享于一体的B/S架构Web应用系统。系统以MySQL数据库为数据存储基础，通过SpringBoot框架提供稳定的后端服务支撑，前端采用Vue.js结合ElementUI组件库打造现代化的用户界面体验。系统核心功能涵盖用户注册登录管理、音乐分类浏览、音乐信息展示播放、个性化音乐推荐算法、论坛分类讨论、音乐分享互动、用户留言反馈、违规举报处理、系统后台管理以及个人中心设置等九大功能模块。整个系统采用前后端分离的开发模式，后端通过RESTful API接口为前端提供数据服务，前端通过Ajax异步请求与后端进行数据交互，实现了良好的用户体验和系统可维护性。系统支持多种音乐格式的在线播放，具备基于用户行为的智能推荐机制，同时提供社区化的音乐分享平台，让用户不仅能够享受个性化的音乐服务，还能与其他音乐爱好者进行交流互动。
基于协同过滤算法的音乐推荐播放器演示视频
基于协同过滤算法的音乐推荐播放器演示图片
基于协同过滤算法的音乐推荐播放器代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class MusicSystemController {
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("MusicRecommendationSystem")
.master("local[2]")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
.getOrCreate();
@PostMapping("/user/register")
public Result registerUser(@RequestBody UserRegistrationRequest request) {
if (StringUtils.isEmpty(request.getUsername()) || StringUtils.isEmpty(request.getPassword())) {
return Result.error("用户名和密码不能为空");
}
if (userMapper.findByUsername(request.getUsername()) != null) {
return Result.error("用户名已存在");
}
if (request.getPassword().length() < 6) {
return Result.error("密码长度不能少于6位");
}
User newUser = new User();
newUser.setUsername(request.getUsername());
newUser.setPassword(passwordEncoder.encode(request.getPassword()));
newUser.setEmail(request.getEmail());
newUser.setPhone(request.getPhone());
newUser.setCreateTime(new Date());
newUser.setStatus(1);
newUser.setAvatar("default.jpg");
int result = userMapper.insert(newUser);
if (result > 0) {
return Result.success("注册成功");
}
return Result.error("注册失败");
}
@PostMapping("/music/recommend")
public Result recommendMusic(@RequestBody MusicRecommendRequest request) {
List<UserBehavior> userBehaviors = behaviorMapper.getUserBehaviors(request.getUserId());
if (userBehaviors.isEmpty()) {
List<Music> hotMusic = musicMapper.getHotMusic();
return Result.success(hotMusic);
}
Map<String, Double> genreScores = new HashMap<>();
Map<String, Double> artistScores = new HashMap<>();
for (UserBehavior behavior : userBehaviors) {
Music music = musicMapper.findById(behavior.getMusicId());
genreScores.put(music.getGenre(), genreScores.getOrDefault(music.getGenre(), 0.0) + behavior.getScore());
artistScores.put(music.getArtist(), artistScores.getOrDefault(music.getArtist(), 0.0) + behavior.getScore());
}
List<String> preferredGenres = genreScores.entrySet().stream()
.sorted(Map.Entry.<String, Double>comparingByValue().reversed())
.limit(3)
.map(Map.Entry::getKey)
.collect(Collectors.toList());
List<String> preferredArtists = artistScores.entrySet().stream()
.sorted(Map.Entry.<String, Double>comparingByValue().reversed())
.limit(5)
.map(Map.Entry::getKey)
.collect(Collectors.toList());
List<Music> recommendedMusic = musicMapper.findByGenresAndArtists(preferredGenres, preferredArtists, request.getUserId());
Collections.shuffle(recommendedMusic);
return Result.success(recommendedMusic.subList(0, Math.min(20, recommendedMusic.size())));
}
@PostMapping("/music/play")
public Result playMusic(@RequestBody MusicPlayRequest request) {
Music music = musicMapper.findById(request.getMusicId());
if (music == null) {
return Result.error("音乐不存在");
}
if (music.getStatus() != 1) {
return Result.error("该音乐暂不可播放");
}
UserBehavior behavior = new UserBehavior();
behavior.setUserId(request.getUserId());
behavior.setMusicId(request.getMusicId());
behavior.setBehaviorType("play");
behavior.setScore(1.0);
behavior.setCreateTime(new Date());
behaviorMapper.insert(behavior);
music.setPlayCount(music.getPlayCount() + 1);
musicMapper.updatePlayCount(music.getId(), music.getPlayCount());
UserPlayHistory history = new UserPlayHistory();
history.setUserId(request.getUserId());
history.setMusicId(request.getMusicId());
history.setPlayTime(new Date());
history.setPlayDuration(0);
playHistoryMapper.insert(history);
MusicPlayResponse response = new MusicPlayResponse();
response.setMusicId(music.getId());
response.setTitle(music.getTitle());
response.setArtist(music.getArtist());
response.setDuration(music.getDuration());
response.setFileUrl(music.getFileUrl());
response.setCoverUrl(music.getCoverUrl());
return Result.success(response);
}
}
基于协同过滤算法的音乐推荐播放器文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
