摘要

随着互联网技术的快速发展，音乐流媒体平台的用户数量和音乐曲库规模呈现爆炸式增长，传统的音乐推荐方式已无法满足用户个性化需求。协同过滤算法因其能够有效挖掘用户偏好和项目特征，成为推荐系统领域的核心技术之一。然而，现有音乐推荐系统普遍存在冷启动、数据稀疏性等问题，严重影响推荐精度和用户体验。针对这些问题，本研究设计并实现了一个基于Python Django框架、Vue3前端和PostgreSQL数据库的音乐推荐系统，通过改进的协同过滤算法提升推荐质量。系统充分利用用户历史行为数据和项目内容特征，结合混合推荐策略缓解数据稀疏性问题，为音乐爱好者提供更加精准和个性化的推荐服务。关键词：音乐推荐系统、协同过滤算法、Django框架、Vue3、PostgreSQL数据库、个性化推荐。

本系统采用前后端分离架构，后端基于Python Django框架实现业务逻辑和推荐算法，前端使用Vue3构建响应式用户界面，数据库采用高性能的PostgreSQL存储用户数据和音乐信息。系统核心功能包括用户注册登录、音乐浏览与搜索、收藏与评分、个性化推荐等模块。在算法层面，系统结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤，通过矩阵分解技术降低计算复杂度，并引入时间衰减因子优化用户兴趣模型。实验结果表明，该系统能够有效提高推荐准确率和覆盖率，显著改善用户体验。系统采用SQLAlchemy作为ORM工具，简化数据库操作并提升开发效率。关键词：前后端分离、协同过滤算法、矩阵分解、SQLAlchemy、响应式界面、推荐准确率。

数据表

音乐推荐系统数据表：系统运行时用户信息和音乐数据是通过业务逻辑自动生成和更新，各表主键采用自增序列确保唯一性，存储用户行为、音乐属性等核心数据，结构表如下所示。

表3-1 用户基础信息表(user_core_info)
字段名 数据类型 约束条件 说明
user_id SERIAL PRIMARY KEY 用户唯一标识符
nickname VARCHAR(50) NOT NULL 用户昵称
email_addr VARCHAR(100) UNIQUE 用户邮箱地址
password_hash TEXT NOT NULL 密码哈希值
register_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() 注册时间
last_login TIMESTAMP 最后登录时间
preference_tags JSONB 用户偏好标签集合
表3-2 音乐作品表(music_works)
字段名 数据类型 约束条件 说明
track_id SERIAL PRIMARY KEY 音乐唯一标识符
title VARCHAR(100) NOT NULL 音乐标题
artist_name VARCHAR(50) NOT NULL 艺术家名称
album_name VARCHAR(50) 专辑名称
duration_seconds INTEGER 音乐时长(秒)
release_date DATE 发行日期
genre_tags JSONB 音乐风格标签集合
表3-3 用户行为记录表(user_behavior_log)
字段名 数据类型 约束条件 说明
behavior_id SERIAL PRIMARY KEY 行为记录唯一标识
user_id INTEGER FOREIGN KEY 关联用户ID
track_id INTEGER FOREIGN KEY 关联音乐ID
action_type SMALLINT NOT NULL 行为类型(1播放2收藏3评分)
action_value FLOAT 评分值(1-5)
action_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() 行为发生时间
device_info VARCHAR(50) 设备标识信息
表3-4 推荐结果表(recommendation_result)
字段名 数据类型 约束条件 说明
recommend_id SERIAL PRIMARY KEY 推荐记录唯一标识
user_id INTEGER FOREIGN KEY 关联用户ID
track_id INTEGER FOREIGN KEY 关联音乐ID
algorithm_type SMALLINT NOT NULL 推荐算法类型标识
predict_score FLOAT 预测评分值
generate_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() 推荐生成时间
expire_time TIMESTAMP 推荐过期时间
博主介绍：

🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
📊 影响力数据
全平台粉丝突破30万+ 成功指导完成毕业设计项目1000+个 发表原创技术深度文章200+篇 GitHub开源项目累计获得5K+星标认可

🎯 专业服务
提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。

系统介绍：

Python Django+Vue3+SQLAlchemy 协同过滤音乐推荐系统系统源码|前后端分离+PostgreSQL数据库，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

在这里插入图片描述
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系统架构参考：
在这里插入图片描述
视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

在这里插入图片描述

项目案例参考：
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在这里插入图片描述

最后再唠叨一句：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！

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