可白嫖源码--37413音乐推荐系统的设计与实现（案例分析）-附源码

2026-02-04 10:39:33 栏目：最新资讯 5 阅读

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

第二章关键技术

2.1 B/S体系结构

2.2 Django框架

2.3 MySQL数据库

2.4 Python语言

2.5 Vue技术

第三章系统分析

3.1 系统可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 经济可行性

3.1.3 社会可行性

3.1.4 操作可行性

3.2 系统性能需求分析

3.3 系统功能分析

3.3.1 普通用户功能性分析

3.3.2 管理员功能性分析

3.4 系统总体流程设计

3.4.1 数据开发流程

3.4.2 用户登录流程

3.4.3 系统操作流程

3.4.4 添加信息流程

3.4.5 修改信息流程

3.4.6 删除信息流程

第四章总体设计

4.1 系统架构设计

4.2 系统模块设计

4.3 数据库设计

4.3.1 数据库概念结构设计

4.3.2 数据库逻辑结构设计

第五章系统实现

5.1 普通用户功能实现

5.1.1 注册登录

5.1.2 首页

5.1.3 公告信息

5.1.4 音乐资讯

5.1.5 热门歌曲

5.1.6 歌曲排行

5.2 管理员功能实现

5.2.1 歌曲分类管理

5.2.2 热门歌曲管理

5.2.3 歌曲排行管理

5.2.4 系统管理

5.2.5 公告信息管理

5.2.6 新闻管理

第六章系统测试

6.1 系统测试的目的

6.2 测试方法

6.3 测试用例

6.3.1 用户登录功能测试

6.3.2 创建数据测试

6.3.3 修改数据测试

6.3.4 查询数据测试

6.4 测试结果

结论

参考文献

致谢

系统关键代码

摘要

本研究致力于设计并实现一个基于Django框架和MySQL数据库的音乐推荐系统，采用Python语言进行后端逻辑处理，并利用Vue技术优化前端展示。该系统满足普通用户的多种需求，包括浏览首页、获取公告信息、阅读根据热度、发布时间、阅读数、点赞数、收藏数及评分排序的音乐资讯、探索热门歌曲详情与推荐列表、查看包含歌曲名称、歌手姓名、歌曲类型等详细信息的排行榜以及管理个人中心内的收藏内容。特别地，通过协同过滤算法分析用户点击行为，识别其偏好类型，从而在首页优先推荐符合用户兴趣的音乐资源。

该系统为管理员提供了全面的后台管理功能，涵盖数据分析、角色管理、歌曲分类管理、热门歌曲及其排行管理、系统设置（如轮播图管理）以及新闻管理等多个方面。每个管理模块均设有列表视图和添加新条目的功能，以便于高效的信息维护和更新。这种设计不仅增强了用户体验，提高了用户粘性，还为音乐产业的相关管理者提供了一套便捷高效的管理系统，有助于精准传播音乐资讯和作品，推动音乐行业的进一步发展。本文详述了系统的设计理念、技术架构、各功能模块的实现方式以及协同过滤算法的应用策略，为后续的研究和实践提供了重要的参考依据。

关键词：音乐推荐系统、Django、MySQL、Python、Vue、协同过滤算法

Abstract

This study aims to design and implement a music recommendation system based on Django framework and MySQL database, using Python language for backend logic processing and Vue technology to optimize frontend display. This system aims to meet the various needs of ordinary users, including browsing the homepage, obtaining announcement information, reading music information sorted by popularity, release time, reading number, likes, favorites, and ratings, exploring popular song details and recommendation lists, viewing rankings containing detailed information such as song names, singer names, song types, and managing personal center favorites. Specifically, by using collaborative filtering algorithms to analyze user click behavior, identify their preference types, and prioritize recommending music resources that meet user interests on the homepage.

This system provides comprehensive backend management functions for administrators, covering data analysis, role management, song classification management, popular song and ranking management, system settings (such as carousel management), and news management, among other aspects. Each management module is equipped with a list view and the ability to add new entries for efficient information maintenance and updates. This design not only enhances user experience and improves user stickiness, but also provides a convenient and efficient management system for music industry managers, which helps to accurately disseminate music information and works, and promote further development of the music industry. This article elaborates on the design philosophy, technical architecture, implementation methods of various functional modules, and application strategies of collaborative filtering algorithms of the system, providing important reference for subsequent research and practice.

Keywords: music recommendation system Django、MySQL、Python、Vue、 Collaborative Filtering

第一章绪论

1.1研究背景及意义

随着信息技术和互联网的快速发展，数字音乐市场经历了深刻的变革，传统的音乐消费模式逐渐被在线音乐平台所取代，用户能够随时随地访问海量音乐资源。然而，面对庞大的音乐库，如何高效地发现符合个人喜好的音乐成为了一个重要问题，音乐推荐系统因此应运而生。本研究设计并实现一个基于Django框架的音乐推荐系统，采用先进的协同过滤算法根据用户行为数据识别其音乐偏好，在首页优先展示个性化音乐资源，从而提升用户体验和满意度。此外，该系统不仅有助于推广不那么知名但极具潜力的音乐作品，促进音乐文化的多样性和音乐产业的健康发展，还推动了人工智能、大数据分析等跨领域技术的融合与创新，为其他内容推荐领域提供了宝贵经验。通过提供精准的个性化推荐服务，音乐平台可以提高广告投放的精准度和收益，同时为版权持有者开辟更多元化的盈利渠道，共同促进音乐行业的可持续发展。这一系统的实现是对改善用户体验和推动行业创新发展的重要尝试。

1.2国内外研究现状

在国内，随着互联网技术和移动设备的迅速普及，音乐推荐系统同样经历了快速的发展与革新。网易云音乐、QQ音乐等主流音乐平台在个性化推荐方面进行了大量深入的探索与实践，尝试通过大数据分析和机器学习算法来提升推荐效果。这些平台不仅关注如何根据用户的行为数据（如播放记录、搜索历史、点赞收藏等）提供精准推荐，还在努力克服因地域文化差异导致的推荐准确性问题，致力于开发出更符合中国用户习惯和喜好的推荐算法。值得注意的是，国内研究者积极探索将传统推荐算法与新兴技术（如深度学习、强化学习等）相结合的方法，并注重结合本土用户的特定需求进行定制化开发，以更好地服务于国内市场。与此同时，随着版权保护意识的增强和用户隐私保护法规的完善，国内音乐推荐系统的设计也越来越重视数据安全和个人信息保护，这不仅促进了音乐行业的健康发展，也为用户提供了更加可靠的服务保障。此外，国内平台还积极利用社交媒体和用户生成内容（UGC）来丰富推荐维度，进一步提升了推荐系统的准确性和多样性。

在国外，音乐推荐系统的发展已经取得了显著成就，特别是在算法和技术应用方面展现了高度的创新性和实用性。以Spotify和Pandora为代表的领先音乐服务平台广泛采用了协同过滤、基于内容的推荐以及混合推荐算法等先进技术，满足用户多样化的音乐需求。这些平台通过深度分析用户的听歌历史、收藏列表、社交网络行为以及对歌曲的互动（如点赞、评论等），利用机器学习技术不断优化推荐精度，并且通过A/B测试等方法持续改进用户体验。此外，随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始探索如何将神经网络应用于音乐推荐中，比如使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来捕捉音乐特征和用户偏好的动态变化。这些努力不仅提高了推荐系统的个性化程度，也有效地解决了冷启动问题和数据稀疏性挑战，为用户提供更加精准、个性化的音乐体验。

第二章关键技术

2.1B/S体系结构

B/S体系[1]，即Browser/Server体系，是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求，服务器接收到请求后进行处理，并生成相应的响应结果，最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后，解析其中的标记语言（如HTML[2]），并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面，呈现给用户。用户可以与页面进行交互，例如点击链接、填写表单等操作，这些操作会触发新的请求，循环执行上述过程。

2.2Django框架

Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架[3]。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django，开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能，使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能，可以保护网站免受常见的网络攻击[4]。总之，Django是一个非常实用和易于学习的框架，适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员，都可以从Django的便利性和灵活性中受益。

2.3MySQL数据库

MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统[5]（RDBMS），其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法，并提供丰富的功能和特性，如事务处理、触发器和存储过程等，以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性，支持主从复制、分布式架构和集群部署，适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目，MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区，为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之，MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统[6]，通过其卓越性能和可扩展性，帮助开发者高效地管理和操作数据，并得到了广大用户的认可和应用。

2.4Python语言

Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言[7]。它拥有庞大而活跃的社区，提供了丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas和Django，使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色，通过相关库和工具，可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外，Python广泛应用于Web开发[8]、自动化脚本、网络爬虫等领域，其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者，Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之，Python是一个强大而灵活的编程语言，深受开发人员喜爱，并在各个领域得到广泛应用。

2.5Vue技术

Vue是一种渐进式JavaScript框架，专注于构建用户界面。Vue采用组件化的开发模式，允许开发者将应用程序拆分为独立的、可重用的组件，从而提高了开发效率和代码的可维护性[6]。框架的核心库专注于视图层，支持数据绑定和DOM操作，提供了简洁的API。Vue的虚拟DOM机制提升了应用的性能，减少了实际DOM操作的次数。

Vue支持双向数据绑定，能够自动更新视图与模型之间的变化。开发者可以通过Vue的指令系统，简化数据展示和事件处理。Vue还支持路由管理和状态管理，使得开发复杂单页面应用变得更加容易[7]。借助Vue的生态系统，开发者能够使用多种工具和库来扩展功能，满足不同的业务需求。Vue在前端开发中逐渐成为主流选择，受到广泛关注和应用。

第三章系统分析

3.1系统可行性分析

3.1.1技术可行性

音乐推荐系统的技术可行性通过选用合适的框架、语言和算法得到了充分保障。后端采用Django框架，结合Python语言的高效开发能力和丰富的第三方库资源，确保了系统的快速开发和安全特性，如防止SQL注入和跨站脚本攻击。MySQL数据库提供了稳定可靠的数据存储解决方案，支持高效的数据管理。前端使用Vue.js框架构建响应式用户界面，提升用户体验并增强代码的可复用性和维护性。系统利用协同过滤算法分析用户行为数据，实现精准的个性化音乐推荐，动态调整首页内容以匹配用户兴趣。此外，系统设计中注重安全性，采取数据加密、权限控制和SSL/TLS协议保障数据传输安全，并通过模块化设计和分层架构确保良好的扩展性，便于未来功能扩展和技术升级。总体而言，现有技术条件完全支持音乐推荐系统的开发目标，为其成功实施奠定了坚实基础。

3.1.2经济可行性

经济可行性分析表明，本音乐推荐系统的开发与运营在成本和收益方面均显示出积极的前景。开发成本主要包括人力资源（如前端、后端开发人员及测试人员）、硬件设备（服务器租赁费用）以及必要的软件工具和许可证费用，但由于选用了Django、MySQL和Vue.js等开源技术栈，有效降低了软件许可费用。维护成本虽需持续投入，但通过合理的架构设计和高质量的代码可以减少长期维护的工作量和费用。预期收益方面，该系统能够提供个性化的音乐体验，增加用户的活跃度和粘性，从而吸引更多的广告商或付费用户，带来直接或间接的经济效益。综合考虑，尽管初期需要一定的投资，但随着用户基数的增长和广告收入的增加，系统具有较高的成本效益比，具备良好的经济可行性。

3.1.3社会可行性

社会可行性分析表明，本音乐推荐系统符合法律规范、道德标准及用户需求。系统严格遵守版权和数据保护法规，采用加密技术和访问控制保障用户数据安全与隐私。在道德上，系统提供健康积极的用户体验，过滤不良信息并确保广告内容的相关性。通过个性化推荐，系统不仅满足用户的音乐需求，还促进小众音乐的传播，支持音乐文化的多样性和产业的可持续发展。因此，该系统具备良好的社会可行性，既能提供优质服务体验，又有助于行业的健康发展。

3.1.4操作可行性

在操作可行性方面，本系统设计注重用户体验，采用了直观易用的界面设计，并提供详细的帮助文档支持，确保用户可以轻松上手使用各项功能。无论是用户还是后台管理员，都能通过简洁明了的操作流程完成信息查询和管理等任务。因此，从用户操作的角度来看，本系统具备良好的操作可行性。

3.2系统性能需求分析

1.可用性需求

系统必须具备高可用性，以确保其在各种使用场景下能够稳定运行。为满足可用性要求，系统应当具备自恢复能力和冗余机制，避免因单点故障而导致的服务中断。具体而言，系统的部署架构应支持负载均衡和集群配置，通过多个实例的协作提高整体系统的可用性。系统应提供详尽的监控与告警机制，能够实时追踪系统运行状态，及时发现潜在问题并触发自动恢复操作或通知管理员。在用户体验方面，系统需要提供清晰的错误提示信息，并能够在发生异常时通过回滚操作或其他容错机制，保证用户的操作不受到严重影响。

2.可靠性需求

可靠性要求系统在长时间运行中保持稳定，能够有效应对各种可能的故障和压力。系统设计应支持高可用的数据库架构，采用数据库主从复制、分片等技术以实现数据的可靠存储与访问。应用层应具备容错能力，在面对硬件故障、网络中断等意外情况时，能够保持系统的正常服务或在故障恢复后迅速恢复数据和业务流程。系统应具备日志记录功能，能够全面记录操作过程和异常信息，从而为问题追踪与系统优化提供数据支持。系统的可靠性还需要通过压力测试和稳定性测试来验证，确保在大规模用户访问及高并发场景下能够正常运行，不发生崩溃或数据丢失现象。

3.安全性需求

系统的安全性需求必须得到高度重视，确保系统和用户数据的保密性、完整性和可用性。为实现数据安全，系统应采用加密技术，特别是在用户认证、敏感数据传输和存储过程中，采用SSL/TLS协议进行加密通信，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。系统应支持用户身份验证与授权管理，采用如OAuth、JWT等安全机制防止未授权访问。为了防止恶意攻击，系统还应加强对常见攻击方式（如SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等）的防护，通过输入验证、输出转义、会话管理等技术措施提高系统的安全性。系统应定期进行安全审计与漏洞扫描，及时发现并修补可能的安全漏洞，保障系统的长期安全运营。

3.3系统功能分析

功能需求分析是对系统所需功能进行详细描述的过程，明确系统的目标、功能模块及其相互关系。在此阶段，结合用户需求、业务流程和技术架构，识别系统必须实现的各项功能，并对其优先级、实现方式和约束条件进行梳理。通过功能需求分析，确保系统设计能够满足实际需求，且具有良好的可用性、可维护性和扩展性，为后续的系统开发和测试提供明确的指导和依据。

3.3.1普通用户功能性分析

对于普通用户而言，本音乐推荐系统提供了丰富且便捷的功能体验。用户可以访问首页查看个性化推荐的音乐内容，这些推荐基于协同过滤算法分析用户的点击行为和偏好类型，在首页优先展示符合用户兴趣的音乐资源。此外，用户还能获取最新的公告信息，并浏览音乐资讯，该板块支持根据热度、发布时间、阅读数、点赞数、收藏数及评分等多种维度对音乐资讯列表进行排序，确保用户能够快速找到最感兴趣的内容。热门歌曲模块不仅展示了当前最受欢迎的歌曲详情，还提供了个性化的热门歌曲推荐。歌曲排行功能则详细列出了各类歌曲的排名情况，包括歌曲名称、歌手姓名、歌曲类型、专辑名称、歌曲文件、音频链接以及上榜原因等详尽信息，让用户全面了解流行趋势。个人中心为用户提供了一个专属空间，不仅可以查看个人首页，还能管理自己的收藏夹，方便随时回顾喜爱的音乐作品。通过这一系列设计，系统提升用户体验，让用户更加便捷地发现和享受音乐。

普通用户用例图如图3-1所示。

图3-1 普通用户用例图

3.3.2管理员功能性分析

对于管理员而言，本音乐推荐系统提供了一套全面且高效的后台管理工具，以确保平台内容的丰富性和管理的便捷性。管理员可以通过数据分析功能深入了解用户行为和偏好，为决策提供支持；角色管理允许管理员控制不同用户的权限设置，保障系统的安全性和稳定性。歌曲分类管理功能使得管理员能够轻松添加或调整音乐分类，保持音乐库的有序性和易用性。热门歌曲管理和歌曲排行管理模块则提供了对热门歌曲及排行榜的全面管控，包括歌曲名称、歌手姓名、专辑名称等详细信息的维护，确保榜单的准确性和时效性。系统管理部分包含轮播图管理功能，方便管理员更新主页上的宣传内容，增强视觉吸引力。公告信息管理和新闻管理（涵盖音乐资讯及其分类）功能，使管理员可以及时发布和更新重要通知与资讯，每个管理功能均配备列表视图和添加新条目的选项，极大提高了信息管理的效率和灵活性。通过这些强大的后台管理功能，管理员能够有效维护系统运行，优化用户体验，促进平台健康发展。

管理员用例图如图3-3所示。

图3-3 管理员用例图

3.4系统总体流程设计

3.4.1数据开发流程

系统开发流程的主要步骤，从需求分析到系统完成的全过程。流程包括需求分析、总体设计（结构、功能、数据）、详细设计（模块、编码）、模块整合与调用，以及测试、扩展和完善，最终完成系统的开发。本系统的开发流程如下图所示

图3-1系统开发流程图

3.4.2用户登录流程

用户输入用户名和密码后，系统先检查输入是否为空，再验证用户名是否存在，若存在则通过用户名获取密码并校验。若密码正确则登录成功，否则提示密码错误。若用户名不存在或无法登录，提示用户操作无效。如下图所示。

图3-2登录流程图

3.4.3系统操作流程

用户首先进入系统登录界面，输入用户名和密码后，系统验证信息是否正确。若验证失败，返回登录界面重新输入，若验证成功，则进入功能界面，执行相应功能处理后结束操作流程。操作流程如下图所示。

图3-3系统操作流程图

3.4.4添加信息流程

管理员可以添加信息，用户添加可以自己权限内的信息，输入信息后，要想利用这个软件来进行系统的安全管理，首先需要登录到该软件中。添加信息流程如下图所示。

图3-4添加信息流程图

3.4.5修改信息流程

用户首先选择需要修改的记录，输入修改后的数据，系统判断输入数据是否合法。若数据不合法，提示重新输入，若数据合法，则将修改后的数据写入数据库，完成操作后流程结束。修改信息流程图如下图所示。

图3-5修改信息流程图

3.4.6删除信息流程

用户选择需要删除的记录后，系统判断是否确认删除。若未确认，返回选择环节，若确认删除，则更新数据库，删除对应记录，完成操作后流程结束。删除信息流程图如下图所示。

图3-6删除信息流程图

第四章总体设计

本章主要讨论的内容包括音乐推荐系统的功能模块设计、数据库系统设计。

4.1系统架构设计

音乐推荐系统从架构上分为三层：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图4-1音乐推荐系统架构设计图

表现层（UI）：基于Vue.js框架构建，负责用户界面的展示与交互，提供直观易用的操作体验。这一层主要处理用户的输入输出，通过API与后端进行数据交换。

业务逻辑层（BLL）：使用Django框架开发，包含核心的业务逻辑处理，如用户认证、权限控制、推荐算法执行等。该层作为连接前端与数据库的桥梁，确保数据的有效传递和处理。

数据层（DL）：基于MySQL数据库，负责存储和管理所有必要的数据信息，包括用户资料、音乐元数据、行为记录等。通过Django ORM提供的接口，可以方便地进行数据库的增删改查操作。

这三个层次相互独立但又紧密协作，共同构成了音乐推荐系统的完整架构。通过合理的分层设计，可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性，为用户提供更好的服务和体验。

4.2系统模块设计

在上一章节中，我们对音乐推荐系统的功能性需求和非功能性需求进行了详细分析，并基于这些需求定义了系统的用例。接下来，我们将对音乐推荐系统的架构、主要功能模块以及数据库设计进行详细描述。音乐推荐系统的功能模块图如下图所示。

图4-2音乐推荐系统功能模块图

4.3数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

4.3.1数据库概念结构设计

下面是整个音乐推荐系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图4-3系统总E-R关系图

4.3.2数据库逻辑结构设计

通过上一小节中音乐推荐系统中总E-R关系图上得出一共需要创建多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表 4-1-access_token（登陆访问时长）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	token_id	int		是	是	临时访问牌ID
2	token	varchar	64	否	否	临时访问牌
3	info	text	65535	否	否	信息
4	maxage	int		是	否	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	user_id	int		是	否	用户编号

表 4-2-article（文章）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	article_id	mediumint		是	是	文章id
2	title	varchar	125	是	是	标题
3	type	varchar	64	是	否	文章分类
4	hits	int		是	否	点击数
5	praise_len	int		是	否	点赞数
6	create_time	timestamp		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间
8	source	varchar	255	否	否	来源
9	url	varchar	255	否	否	来源地址
10	tag	varchar	255	否	否	标签
11	content	longtext	4294967295	否	否	正文
12	img	varchar	255	否	否	封面图
13	description	text	65535	否	否	文章描述

表 4-3-article_type（文章分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	type_id	smallint		是	是	分类ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	分类名称
4	father_id	smallint		是	否	上级分类ID
5	description	varchar	255	否	否	描述
6	icon	text	65535	否	否	分类图标
7	url	varchar	255	否	否	外链地址
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-auth（用户权限管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	auth_id	int		是	是	授权ID
2	user_group	varchar	64	否	否	用户组
3	mod_name	varchar	64	否	否	模块名
4	table_name	varchar	64	否	否	表名
5	page_title	varchar	255	否	否	页面标题
6	path	varchar	255	否	否	路由路径
7	parent	varchar	64	否	否	父级菜单
8	parent_sort	int		是	否	父级菜单排序
9	position	varchar	32	否	否	位置
10	mode	varchar	32	是	否	跳转方式
11	add	tinyint		是	否	是否可增加
12	del	tinyint		是	否	是否可删除
13	set	tinyint		是	否	是否可修改
14	get	tinyint		是	否	是否可查看
15	field_add	text	65535	否	否	添加字段
16	field_set	text	65535	否	否	修改字段
17	field_get	text	65535	否	否	查询字段
18	table_nav_name	varchar	500	否	否	跨表导航名称
19	table_nav	varchar	500	否	否	跨表导航
20	option	text	65535	否	否	配置
21	create_time	timestamp		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-5-code_token（验证码）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	code_token_id	int		是	是	验证码ID
2	token	varchar	255	否	否	令牌
3	code	varchar	255	否	否	验证码
4	expire_time	timestamp		是	否	失效时间
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-6-collect（收藏）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	collect_id	int		是	是	收藏ID
2	user_id	int		是	是	收藏人ID
3	source_table	varchar	255	否	否	来源表
4	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
5	source_id	int		是	否	来源ID
6	title	varchar	255	否	否	标题
7	img	varchar	255	否	否	封面
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-7-comment（评论）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_id	int		是	是	评论ID
2	user_id	int		是	是	评论人ID
3	reply_to_id	int		是	否	回复评论ID
4	content	longtext	4294967295	否	否	内容
5	nickname	varchar	255	否	否	昵称
6	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
11	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-8-hits（用户点击）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	hits_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	否	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-9-notice（公告）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	notice_id	mediumint		是	是	公告ID
2	title	varchar	125	是	否	标题
3	content	longtext	4294967295	否	否	正文
4	create_time	timestamp		是	否	创建时间
5	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-10-ordinary_user（普通用户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	ordinary_user_id	int		是	是	普通用户ID
2	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
3	user_phone	varchar	64	否	否	用户电话
4	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
5	user_id	int		是	否	用户ID
6	create_time	datetime		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-11-praise（点赞）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	praise_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	是	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	status	tinyint		是	否	点赞状态:1为点赞，0已取消

表 4-12-slides（轮播图）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	slides_id	int		是	是	轮播图ID
2	title	varchar	64	否	否	标题
3	content	varchar	255	否	否	内容
4	url	varchar	255	否	否	链接
5	img	varchar	255	否	否	轮播图
6	hits	int		是	否	点击量
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-13-song_classification（歌曲分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	song_classification_id	int		是	是	歌曲分类ID
2	song_classification	varchar	64	否	否	歌曲分类
3	create_time	datetime		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-14-song_ranking（歌曲排行）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	song_ranking_id	int		是	是	歌曲排行ID
2	song_name	varchar	64	否	否	歌曲名称
3	song_type	varchar	64	否	否	歌曲类型
4	name_of_singer	varchar	64	否	否	歌手姓名
5	album_name	varchar	64	否	否	专辑名称
6	song_ranking	varchar	64	否	否	歌曲排行
7	song_audio	varchar	255	否	否	歌曲音频
8	song_file	varchar	255	否	否	歌曲文件
9	music_cover	varchar	255	否	否	音乐封面
10	reasons_on_the_list	longtext	4294967295	否	否	上榜原因
11	praise_len	int		是	否	点赞数
12	collect_len	int		是	否	收藏数
13	comment_len	int		是	否	评论数
14	create_time	datetime		是	否	创建时间
15	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-15-top_songs（热门歌曲）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	top_songs_id	int		是	是	热门歌曲ID
2	song_name	varchar	64	否	否	歌曲名称
3	song_classification	varchar	64	否	否	歌曲分类
4	name_of_singer	varchar	64	否	否	歌手姓名
5	album_name	varchar	64	否	否	专辑名称
6	song_audio	varchar	255	否	否	歌曲音频
7	music_cover	varchar	255	否	否	音乐封面
8	music_introduction	longtext	4294967295	否	否	音乐介绍
9	hits	int		是	否	点击数
10	praise_len	int		是	否	点赞数
11	collect_len	int		是	否	收藏数
12	comment_len	int		是	否	评论数
13	recommend	int		是	否	智能推荐
14	create_time	datetime		是	否	创建时间
15	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-16-upload（文件上传）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	upload_id	int		是	是	上传ID
2	name	varchar	64	否	否	文件名
3	path	varchar	255	否	否	访问路径
4	file	varchar	255	否	否	文件路径
5	display	varchar	255	否	否	显示顺序
6	father_id	int		否	否	父级ID
7	dir	varchar	255	否	否	文件夹
8	type	varchar	32	否	否	文件类型

表 4-17-user（用户账户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	user_id	int		是	是	用户ID
2	state	smallint		是	否	账户状态：(1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	否	否	所在用户组
4	login_time	timestamp		是	否	上次登录时间
5	phone	varchar	11	否	否	手机号码
6	phone_state	smallint		是	否	手机认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	是	否	用户名
8	nickname	varchar	16	否	否	昵称
9	password	varchar	64	是	否	密码
10	email	varchar	64	否	否	邮箱
11	email_state	smallint		是	否	邮箱认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
13	open_id	varchar	255	否	否	针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp		是	否	创建时间

表 4-18-user_group（用户组）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	group_id	mediumint		是	是	用户组ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	名称
4	description	varchar	255	否	否	描述
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	register	smallint		否	否	注册位置
9	create_time	timestamp		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间

第五章系统实现

5.1普通用户功能实现

5.1.1注册登录

注册功能允许新用户创建个人账户，填写必要信息如用户名、密码及电子邮箱等。成功注册后，用户可以享受系统的个性化服务，包括音乐推荐和收藏管理等功能。通过安全的身份验证机制确保用户的个人信息得到妥善保护。

注册登录界面如下图所示：

图5-1注册登录界面图

5.1.2首页

首页展示根据协同过滤算法生成的个性化音乐推荐，优先显示符合用户兴趣的音乐资源。基于用户的听歌历史和点击行为，系统能够动态调整首页内容，让用户每次访问都能发现新的喜爱歌曲。此外，首页还展示了最新公告信息和其他重要通知，确保用户能及时获取平台的最新动态。首页界面如下图所示：

图5-2首页界面图

5.1.3公告信息

提供平台发布的重要通知和更新内容，帮助用户了解系统的新功能、活动信息或服务条款变更。用户可以通过该模块快速查看所有公告，并保持与平台的紧密联系，确保不错过任何关键信息。公告信息界面如下图所示。

图5-3公告信息界面图

5.1.4音乐资讯

提供了丰富的音乐相关文章和新闻，涵盖音乐评论、艺术家专访、行业趋势等内容。用户可以根据热度、发布时间、阅读数、点赞数、收藏数及评分等多种维度对音乐资讯列表进行排序，方便找到最感兴趣的内容。此外，该模块还包括测试功能，用于评估不同排序方式下的用户体验效果。音乐资讯界面如下图所示。

图5-4音乐资讯界面图

5.1.5热门歌曲

展示了当前最受欢迎的歌曲详情及其相关推荐，促进用户发现新的音乐作品和艺术家。每首热门歌曲都附有详细的介绍页面，包含歌曲名称、歌手姓名、专辑名称等信息，同时提供推荐功能，引导用户探索更多相似风格的音乐。

热门歌曲界面如下图所示。

图5-5热门歌曲界面图

5.1.6歌曲排行

歌曲排行模块列出了不同类型的歌曲排名，包括歌曲名称、歌手姓名、歌曲类型、专辑名称、上榜原因等详尽信息。这些排行榜不仅反映了当前流行趋势，还为用户提供了一个全面了解音乐市场的机会。每个榜单都经过精心策划，增加用户的参与度和互动性。

歌曲排行界面如下图所示。

图5-6歌曲排行界面图

5.2管理员功能实现

5.2.1歌曲分类管理

支持管理员对音乐分类进行增删改操作，保持音乐库的有序性和易用性。管理员可以浏览现有的分类列表，根据需要添加新的分类或编辑现有分类，以适应不断变化的音乐市场需求，使用户能够更方便地找到他们感兴趣的音乐类型。
歌曲分类管理界面如下图所示。

图5-7歌曲分类管理界面图

5.2.2热门歌曲管理

管理员能够手动调整热门歌曲的展示顺序或添加新的热门歌曲，增强用户体验。管理员可以通过列表视图查看当前热门歌曲，并添加新的热门歌曲条目，包括歌曲名称、歌手姓名、专辑名称等详细信息，确保榜单内容的新鲜度和吸引力。

热门歌曲管理界面如下图所示。

图5-8热门歌曲管理界面图

5.2.3歌曲排行管理

维护不同类型的歌曲排行榜，管理员可以查看和更新包含歌曲名称、歌手姓名、歌曲类型、专辑名称、上榜原因等信息的榜单。该模块不仅确保了榜单的准确性和时效性，还提供了添加新排行条目的功能，帮助管理员灵活调整榜单内容，满足用户的多样化需求。

歌曲排行管理界面如下图所示。

图5-9歌曲排行管理界面图

5.2.4系统管理

系统管理模块中的轮播图管理部分允许管理员更新主页上的宣传内容，增强视觉吸引力。管理员可以通过列表视图查看当前的所有轮播图，并轻松添加新的图片或链接，用于推广新歌发布、特别活动或其他重要通知，提升用户体验和参与度。

系统管理界面如下图所示。

图5-10系统管理界面图

5.2.5公告信息管理

提供了一个便捷的界面，用于发布和管理平台的重要通知和信息，确保用户及时了解最新动态。管理员可以在列表视图中查看所有已发布的公告，并添加新的公告条目，包含标题、内容和发布时间等信息，保证信息传递的高效性和准确性。

公告信息管理界面如下图所示。

图5-11公告信息管理界面图

5.2.6新闻管理

新闻管理模块涵盖了音乐资讯及其分类的管理，使管理员能够及时发布和更新相关内容。管理员可以通过列表视图查看现有的音乐资讯文章，并添加新的文章或编辑现有文章，同时还可以管理资讯分类，确保各类音乐资讯条理清晰、易于查找。这不仅提高了内容管理效率，也增强了用户获取信息的便利性。

新闻管理界面如下图所示。

图5-12新闻管理界面图

第六章系统测试

6.1系统测试的目的

测试的主要目的是确保系统的功能和性能满足预期的需求，同时识别和修复潜在的缺陷。通过系统测试，可以验证各个功能模块的正确性和稳定性，确保系统在不同使用场景下的表现符合设计要求。测试目的包括确认系统功能的完整性、验证数据处理的准确性、评估系统的性能和安全性。测试还可以提高用户满意度，保证用户在使用系统时获得流畅和可靠的体验。通过全面的测试，可以降低后期维护成本，减少系统上线后出现故障的风险，从而保障系统的长期稳定运行。

6.2测试方法

在本系统中，测试方法主要依赖于测试用例的设计与执行。测试用例是根据系统需求文档编写的，覆盖所有功能模块及其边界情况。每个测试用例包含输入数据、预期结果和实际结果的对比，以验证系统的功能是否按预期工作。

常见的测试用例包括功能测试用例、边界测试用例和异常测试用例。功能测试用例针对系统的各项功能进行验证；边界测试用例则侧重于输入数据的边界条件，验证系统在极端情况下是否能够稳定运行；异常测试用例则用于验证系统在处理错误输入或异常情况时的反应。本文选择功能测试用例进行系统测试。在测试执行过程中，记录每个用例的执行结果，并根据实际结果与预期结果的对比，判断系统是否存在缺陷。通过系统化的测试用例执行，可以有效提高测试的覆盖率和效率，为系统的最终上线提供保障。

6.3测试用例

6.3.1用户登录功能测试

表6-1 用户登录功能测试表

用例名称	用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

6.3.2创建数据测试

在系统中，创建功能也是基础功能之一，因此创建功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在创建时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及创建功能操作过多，因此将多处统称创建功能。

创建数据用例如表6-2 所示。

表6-2 创建数据测试用例

测试用例编号	YL_05
测试用例名称	系统使用者进行创建数据
测试用例描述	使用者输入要创建的数据
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
输入完整并且格式正确的数据	提示“创建成功”，并显示所有数据	预期结果
核心位置数据但非必要位置不输入数据	提示“创建成功”，并显示所有数据	预期结果
核心数据位置不输入数据	提示“创建失败”	预期结果

6.3.3修改数据测试

在系统中，修改功能是系统主要实现功能，因此修改功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在修改时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及修改功能操作过多，因此将多处数据表记录修改和状态修改统称修改功能。

修改数据用例如表6-3所示。

表6-3 修改数据测试用例

测试用例编号	YL_06
测试用例名称	系统使用者进行修改数据
测试用例描述	使用者对可修改的数据项进行修改
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
将现有数据修改成正确的数据	提示“修改成功”，并显示所有数据	预期结果
将现有数据修改成错误的数据	提示“修改失败”	预期结果

6.3.4查询数据测试

在系统中，查询功能是使用系统使用最多也是最基础的功能，因此查询功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在查询时各种情况下系统结果的测试。

查询数据用例如表6-4所示。

表6-4 查询数据测试用例

测试用例编号	YL_05
测试用例名称	系统使用者进行查询数据
测试用例描述	全部查询以及输入关键词查询
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
界面自动查询全部	显示对应所有记录	预期结果
输入已存在且能匹配成功的关键字	显示所查询到的数据	预期结果
输入不存在的关键字	显示数据界面为空	预期结果

6.4测试结果

在本次测试的过程主要针对所有功能下的添加操作，修改操作和删除操作，并以真实数据一一进行相关功能项目的输入，最终能够保证每个项目涉及的功能都能够正常运行，因此能够保证本次设计的，已实现的功能能够正常运行并且相关数据库的信息也同样保证正确。

结论

通过对音乐推荐系统的全面设计与开发，系统展示了其卓越的高效性和稳定性。采用分层架构设计（表现层、业务逻辑层和数据访问层），并选用Django框架、MySQL数据库及Vue.js等前沿技术，不仅确保了系统的可维护性、可扩展性和模块间的独立协作，还为系统的长期发展奠定了坚实的基础。核心功能模块如用户注册登录、首页个性化推荐、公告信息管理、热门歌曲管理和歌曲排行管理等经过详尽的功能测试，均证明能够按预期正常运行。特别是协同过滤算法的应用，使得系统能基于用户的听歌历史和行为模式提供精准的个性化音乐推荐，极大地提升了用户体验。此外，系统在设计中特别注重数据安全和隐私保护，通过数据加密、严格的权限控制机制以及SSL/TLS协议保障用户数据的安全传输和存储，定期的数据备份策略也进一步增强了数据的安全性和可靠性。

尽管当前系统已经具备了良好的性能和功能完整性，但仍有丰富的优化空间以满足不断变化的市场需求和技术挑战。未来可以引入更多先进的机器学习算法，如深度学习和强化学习，进一步提升推荐效果和准确性。同时，增强系统的响应速度和负载能力，优化服务器配置和数据库结构，以支持更多的并发用户访问，确保系统的高可用性和稳定性。持续收集用户反馈进行迭代改进，不仅能及时发现和解决问题，还能根据用户需求不断优化功能和服务，提高用户满意度。总体而言，音乐推荐系统成功实现了为用户提供高效便捷的个性化音乐发现平台的目标，同时也为管理员提供了强大的后台管理工具。未来的工作将继续围绕提升用户体验和技术优化展开，致力于打造一个更加智能、安全和高效的音乐服务平台。

参考文献

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致谢

在音乐推荐系统的开发过程中，我们得到了众多个人和组织的鼎力支持与帮助，使得项目能够顺利从概念走向现实。首先，我们要衷心感谢项目团队的每一位成员。正是由于大家的专业技能、辛勤工作和无私奉献，才使得这个复杂的系统得以成功实现。每一个功能模块的设计与实现、每一轮测试的执行与反馈、每一次技术难题的攻克，都凝聚了团队成员的心血和智慧。你们的协作精神和不懈努力不仅推动了项目的进展，也确保了最终产品的高质量。特别感谢我们的指导老师和顾问团队，他们在项目的各个阶段提供了宝贵的建议和专业的指导，帮助我们在技术和设计上不断优化和完善。特别是在遇到技术瓶颈时，他们的经验和见解为我们指明了方向，使我们能够顺利解决问题并推进项目进展。

此外，我们还要感谢那些参与系统测试的志愿者们，你们的宝贵意见和反馈不仅帮助我们发现了系统中的潜在问题，还为改进用户体验提供了重要的参考依据。没有你们的支持和参与，我们的系统无法达到现在的质量和水平。同时，感谢所有给予我们支持的家人和朋友，你们的理解、鼓励和信任是我们前进的动力源泉，在最艰难的时刻给予了我们无限的支持和力量。通过这个项目，我们不仅收获了一个成功的音乐推荐系统，更积累了宝贵的经验和深厚的友谊。未来，我们将继续努力，不断提升技术水平和服务质量，致力于为用户提供更加优质的产品和服务。再次向所有支持和帮助过我们的人表示最诚挚的感谢！这段旅程因为有你们而变得更加精彩和有意义。

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