音乐推荐系统【Java毕设、Java毕设必备、springboot实战项目、vue项目、Java最新毕业项目、毕设、课设】

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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

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音乐推荐系统介绍

本《音乐推荐系统》是一个典型的基于B/S架构的Web应用项目，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计选题。系统主要采用Java语言结合Spring Boot框架（整合了Spring、Spring MVC和Mybatis）进行后端业务逻辑开发，并以Python与Django框架作为备选技术方案，充分展示了在不同技术栈下的实现可能性。前端部分则统一使用Vue.js框架配合ElementUI组件库构建响应式用户界面，确保了良好的用户体验。系统核心数据存储在MySQL关系型数据库中，涵盖了用户信息、音乐分类、音乐详情、论坛帖子等关键数据实体。在功能模块上，系统不仅实现了用户注册登录、个人中心管理、音乐信息按分类浏览与搜索、音乐播放与互动（如收藏、评分）等基础功能，还设计了音乐举报机制以维护内容安全，并集成了一个简单的论坛社区，支持公告资讯发布与分类讨论，增强了用户粘性。此外，系统后台管理模块（包含轮播图管理、系统简介与关于我们页面配置等功能）则体现了完整的管理员控制面板，确保了系统内容可维护性。该系统完整实现了从前端展示到后端业务处理，再到数据库操作的全流程，技术栈主流、功能模块全面且逻辑清晰，是一个能够充分展示学生全栈开发能力的优秀毕设实践。

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音乐推荐系统代码展示

@Service
public class MusicRecommendationService {
    @Autowired private MusicMapper musicMapper;
    @Autowired private UserFavoriteMapper userFavoriteMapper;
    @Autowired private RatingMapper ratingMapper;

    public List<Music> getHotMusicRecommendations(int limit) {
        List<Music> allMusic = musicMapper.selectAllWithPlayCount();
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("HotMusicRecommendation").master("local[*]").getOrCreate();
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
        JavaRDD<Music> musicRDD = jsc.parallelize(allMusic);
        JavaRDD<Music> topMusicRDD = musicRDD.sortBy(music -> -music.getPlayCount(), true, 1).zipWithIndex().filter(tuple -> tuple._2 < limit).map(tuple -> tuple._1);
        List<Music> recommendedList = topMusicRDD.collect();
        jsc.close();
        spark.close();
        return recommendedList;
    }
    public boolean favoriteMusic(int userId, int musicId) {
        UserFavorite favorite = new UserFavorite();
        favorite.setUserId(userId);
        favorite.setMusicId(musicId);
        favorite.setCreateTime(new Date());
        int result = userFavoriteMapper.insert(favorite);
        if (result > 0) {
            musicMapper.incrementFavoriteCount(musicId);
            return true;
        }
        return false;
    }
    @Transactional
    public boolean rateMusic(int userId, int musicId, double score) {
        if (score < 0 || score > 5) {
            throw new IllegalArgumentException("评分必须在0-5之间");
        }
        Rating rating = new Rating();
        rating.setUserId(userId);
        rating.setMusicId(musicId);
        rating.setScore(score);
        rating.setRateTime(new Date());
        int insertResult = ratingMapper.insertOrUpdateRating(rating);
        if (insertResult > 0) {
            List<Rating> allRatings = ratingMapper.selectRatingsByMusicId(musicId);
            SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("AvgRatingCalc").master("local[*]").getOrCreate();
            JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
            JavaRDD<Double> scoresRDD = jsc.parallelize(allRatings).map(Rating::getScore);
            double avgScore = scoresRDD.mean();
            jsc.close();
            spark.close();
            musicMapper.updateAverageRating(musicId, avgScore);
            return true;
        }
        return false;
    }
}

音乐推荐系统文档展示

文档.png