1.系统介绍基于歌曲音频特征的音乐推荐随着数字音乐产业的快速发展用户对个性化音乐推荐的需求日益提升传统仅依赖用户行为的协同过滤推荐方式难以兼顾音频本身特征导致推荐精准度与多样性不足。本研究针对这一问题设计并实现了基于歌曲音频特征的音乐推荐系统旨在结合音频特征与用户行为数据提升音乐推荐的个性化与精准性。系统以Python为核心开发语言采用DjangoVue前后端分离架构MySQL存储数据ECharts实现数据可视化核心推荐算法基于NCF框架优化保留GMF线性层与MLP非线性层新增全连接层融入文本化提取的音频特征并与纯SVD算法对比验证效果。系统分为用户端与管理端用户端支持注册登录、音乐鉴赏、收藏点赞、评论论坛等功能模仿Spotify实现音乐播放、相似歌曲推荐等操作管理端涵盖用户、音乐、评论管理及数据统计等功能可可视化展示音乐互动数据。该系统突破了传统推荐算法的局限性实现了音频特征与用户行为的融合推荐既满足了用户个性化听歌需求也为音乐平台运营提供了数据支撑验证了音频特征在音乐推荐领域的应用价值可为同类音乐推荐系统的开发提供参考2.数据采集基于requests和BeautifulSoup实现酷狗音乐排行榜数据爬取。通过配置请求headers和params参数模拟浏览器访问多个榜单页面解析HTML结构提取歌曲ID、歌曲名、歌手、时长、排名等基础信息。支持多种HTML容器匹配策略以适应页面结构变化自动按歌曲ID去重并将数据保存至CSV文件为后续详细爬取提供链接基础。采用2秒延迟机制避免频繁请求限制。针对数据库歌曲名称与本地音乐文件名不一致的问题实现基于字符串相似度的模糊匹配清洗。使用difflib.SequenceMatcher计算相似度采用三种策略匹配完全包含匹配优先清理后的文件名相似度匹配原始文件名相似度匹配。clean_filename函数移除文件扩展名和艺术家名称通过分隔符-或—分离提取核心歌曲名。匹配阈值设为0.5有效解决命名格式差异问题自动更新数据库播放链接字段为本地文件路径提升数据关联准确性。3.数据清洗针对数据库歌曲名称与本地音乐文件名不一致的问题实现基于字符串相似度的模糊匹配清洗。使用difflib.SequenceMatcher计算相似度采用三种策略匹配完全包含匹配优先清理后的文件名相似度匹配原始文件名相似度匹配。clean_filename函数移除文件扩展名和艺术家名称通过分隔符-或—分离提取核心歌曲名。匹配阈值设为0.5有效解决命名格式差异问题自动更新数据库播放链接字段为本地文件路径提升数据关联准确性。从数据库加载用户行为日志数据完成多重数据清洗和预处理。查询test_user开头的测试用户行为记录使用pandas创建用户ID和物品ID映射将原始数据库ID重新编号为从0开始的连续索引消除ID稀疏问题。构建(user_id, item_id, rating)三元组交互列表支持推荐模型训练输入。通过JOIN关联用户表过滤无效数据确保数据质量最终返回清洗后的交互数据、用户数、物品数及ID映射字典为后续训练提供标准化的数据格式。4.模型对比实现PureSVD、StandardNCF、EnhancedNCF三个推荐模型的统一训练流程。Trainer类封装单轮训练和验证逻辑使用Adam优化器和MSELoss损失函数配合ReduceLROnPlateau学习率调度和早停机制patience5防止过拟合。train_all_models函数统一处理数据分割训练60%、验证20%、测试20%分别为三个模型创建独立的DataLoader实例依次训练并保存最佳模型到./models/目录记录训练损失、验证损失和验证MSE历史为后续对比提供公平的评价基准。Evaluator类在测试集上系统评估各模型性能计算Loss、MSE、RMSE、MAE和R²五项指标。compare_models函数遍历三个模型自动判断模型类型并适配前向传播EnhancedNCF传入音频特征其他模型仅传入用户和物品ID。夹紧预测值到[0,5]评分范围确保输出合理性。通过对比报告生成表格形式性能展示以PureSVD为基准计算StandardNCF和EnhancedNCF的RMSE和MAE改进百分比量化模型提升效果为模型选择提供数据支持。5.系统功能实现5.1用户注册登录5.2音乐鉴赏5.3音乐论坛5.4内容管理5.5资源管理5.6数据中心