【毕设分享】springboot音乐推荐系统58832

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系统架构设计

音乐推荐系统用前后端分离的设计模式把用户界面和业务逻辑分离开来。表现层用Vue框架搭建的单页面应用，接收用户输入并显示返回结果。应用服务层使用SpringBoot框架来实现，接收前端的HTTP请求，执行相应的业务规则。数据持久层使用MyBatis框架和MySQL数据库进行交互，实现对象到关系的映射。分层的设计使各个层次的职责单一，修改界面样式不会影响到底层的数据结构。用户浏览器发起请求之后，前端路由拦截并转发到相应的后端接口。控制器层解析请求参数，调用服务层的方法来完成业务计算。服务层内部可以注入多个数据访问接口，组合查询结果后统一返回。数据表之间用外键约束来保证参照完整性，事务注解保证跨表操作的原子性[17]。系统架构图如图4-1所示。

系统结构功能设计

该音乐推荐系统是以普通用户和管理员为两类角色来建立功能体系的。普通用户进入平台之后可以对歌曲进行检索，根据歌曲名称或者歌手名字来查找想要的歌曲。歌单维护功能可以创建个性化的播放列表，并且可以添加或者删除歌曲。付费购买模块提供订单生成与支付状态查询能力。互动操作包括收藏专辑、评论歌曲、点赞内容三个子功能。个人中心保存用户收藏的歌曲、歌单、历史播放和购买记录。管理员登录后台之后可以对歌曲进行录入，对专辑进行更新，对歌手进行维护。用户处理模块完成反馈回复以及账户审核。订单处理支持退款操作和记录查看。系统配置分为轮播图设置和公告发布。该系统的功能结构如图4-2所示。

业务流程设计

总体业务流程设计

用户访问系统首页时获取推荐歌曲列表与热门专辑展示。选择歌曲后进入详情页面，可以试听片段或查看完整歌词。未登录用户点击收藏按钮时跳转至登录界面。已登录用户将歌曲加入个人歌单，系统更新关联数据表。付费歌曲触发订单创建流程，用户确认支付后获得完整播放权限。管理员登录后台对歌曲信息进行增删改查操作，下架存在版权争议的内容。用户提交反馈意见后，管理员在后台进行回复处理。总体业务流程如图4-3所示。

歌曲检索流程设计

用户在搜索框输入关键词后，前端发送异步请求至后端接口。控制器接收参数并调用服务层的查询方法。服务层构造条件对象传递给数据访问接口。数据访问接口执行模糊匹配的SQL语句，从歌曲信息表中检索符合条件的记录。查询结果封装为列表对象返回给前端。前端渲染表格展示歌曲名称、歌手姓名、专辑封面等信息。用户点击某一行的详情按钮时跳转至歌曲详情页面。歌曲检索流程如图4-4所示。

付费购买流程设计

用户在歌曲详情页点击购买按钮时触发订单创建操作。系统检查当前用户的登录状态，未登录用户被重定向至登录页面。已登录用户进入订单确认界面，展示歌曲名称与价格信息。用户选择支付方式后提交订单，后端生成唯一订单号并记录创建时间。系统调用支付接口完成扣款操作，根据返回结果更新订单状态。支付成功的用户获得完整播放权限，支付失败的用户可以重新发起请求。付费购买流程如图4-5所示。

数据库

DROP TABLE IF EXISTS `regular_user`; CREATE TABLE `regular_user`(regular_user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '普通用户ID', `user_name` varchar(64) comment '用户姓名', `user_gender` varchar(64) comment '用户性别', `users_phone` varchar(64) comment '用户手机', `users_birthday` varchar(64) comment '用户生日', `personal_signature` text comment '个性签名', `examine_state` varchar(16) DEFAULT '已通过' NOT NULL comment '审核状态', `user_id` int(11) DEFAULT '0' NOT NULL comment '用户ID', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `create_by` int(11) DEFAULT '1' NOT NULL comment '创建用户ID', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', DROP TABLE IF EXISTS `song_information`; CREATE TABLE `song_information`(song_information_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '歌曲信息ID', `song_name` varchar(64) comment '歌曲名称', `song_style` varchar(64) comment '歌曲风格', `name_of_singer` varchar(64) comment '歌手姓名', `album_name` varchar(64) comment '专辑名称', `song_audio` varchar(255) comment '歌曲音频', `song_cover` varchar(255) comment '歌曲封面', `song_lyrics` longtext comment '歌曲歌词', `hits` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '点击数', `praise_len` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '点赞数', `collect_len` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '收藏数', `comment_len` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '评论数', `recommend` int(11) DEFAULT '0' NOT NULL comment '智能推荐', `user_song_summary_limit_times` int(8) DEFAULT 0 NOT NULL comment '加入歌单限制次数', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `create_by` int(11) DEFAULT '1' NOT NULL comment '创建用户ID', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', DROP TABLE IF EXISTS `user_song_summary`; CREATE TABLE `user_song_summary`(user_song_summary_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户歌单ID', `song_name` varchar(64) comment '歌曲名称', `song_style` varchar(64) comment '歌曲风格', `name_of_singer` varchar(64) comment '歌手姓名', `album_name` varchar(64) comment '专辑名称', `song_audio` varchar(255) comment '歌曲音频', `song_cover` varchar(255) comment '歌曲封面', `ordinary_user` int(11) DEFAULT 0 comment '普通用户', `user_name` varchar(64) comment '用户姓名', `hits` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '点击数', `praise_len` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '点赞数', `comment_len` int(11) DEFAULT 0 NOT NULL comment '评论数', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `create_by` int(11) DEFAULT '1' NOT NULL comment '创建用户ID', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',

代码

@PostMapping("/add") @Transactional public Map<String, Object> add(HttpServletRequest request) throws IOException { service.insert(service.readBody(request.getReader())); return success(1); } @Transactional public Map<String, Object> addMap(Map<String,Object> map){ service.insert(map); return success(1); } @Transactional public Map<String, Object> addEntity(E entity){ service.insert(entity); return success(1); } @PostMapping("/set") @Transactional public Map<String, Object> set(HttpServletRequest request) throws IOException { service.update(service.readQuery(request), service.readConfig(request), service.readBody(request.getReader())); return success(1); } @Transactional public Map<String, Object> setEntity(Map<String,String> queryMap,Map<String,String> configMap,E entity) throws IOException { service.updateEntity(queryMap,configMap,entity); return success(1); } @RequestMapping(value = "/del") @Transactional public Map<String, Object> del(HttpServletRequest request) { service.delete(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(1); } @RequestMapping("/get_obj") public Map<String, Object> obj(HttpServletRequest request) { Map<String, String> config = service.readConfig(request); if (request.getParameter("like") == null || request.getParameter("like").trim().isEmpty()) { config.put("like", "0"); } List resultList = service.selectBaseList(service.select(service.readQuery(request), config)); if (resultList.size() > 0) { JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("obj",resultList.get(0)); return success(jsonObject); } else { return success(null); } } public Map<String, Object> getObjByMap(Map<String,String> queryMap) { List resultList = service.selectBaseList(service.select(queryMap, new HashMap<>())); if (resultList.size() > 0) { JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("obj",resultList.get(0)); return success(jsonObject); } else { return success(null); } } @RequestMapping("/get_list") public Map<String, Object> getList(HttpServletRequest request) { Map<String, Object> map = service.selectToPage(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(map); } public Map<String, Object> getListByMap(Map<String,String> queryMap) { Map<String, Object> map = service.selectToPage(queryMap, new HashMap<>()); return success(map); } @RequestMapping("/list_group") public Map<String, Object> listGroup(HttpServletRequest request) { Map<String,Object> map = service.selectToList(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); Map<String,Object> result = new HashMap<>(); result.put("result",map); return result; } @RequestMapping("/bar_group") public Map<String, Object> barGroup(HttpServletRequest request) { Map<String, Object> map = service.selectBarGroup(service.readQuery(request), service.readConfig(request)); return success(map); }

推荐算法设计

音乐推荐系统的核心在于将合适的歌曲推送给感兴趣的用户。单纯依靠人工编排或热门榜单无法满足个性化的收听需求，需要引入自动化计算机制来挖掘用户偏好。协同过滤算法在推荐领域应用广泛，其基本思想是寻找行为相似的用户群体或内容相近的物品实体。该系统采用基于物品的协同过滤方法，根据用户的历史播放记录计算歌曲之间的相似度矩阵。当用户完成某首歌曲的播放或收藏动作后，系统自动推荐与该歌曲相似度最高的其他曲目。这种方式不依赖歌曲的元数据标签，仅通过行为数据进行计算，适用于内容特征提取困难的音乐场景。

相似度计算采用余弦相似度公式，将每首歌曲视为一个向量，向量的每个维度代表不同用户对该歌曲的反馈强度。反馈强度综合播放次数、收藏动作、点赞状态三个指标进行加权计算。播放次数反映用户的重复收听行为，收藏动作表明用户的明确偏好，点赞状态属于正向信号。三个指标的权重分别设置为0.3、0.5、0.2，收藏行为的权重最高，因为用户主动保存歌曲的行为比被动播放更具表征意义。

计算公式如下：

相似度矩阵的计算在离线阶段完成，避免在用户请求时进行实时计算导致响应延迟。系统设定每日凌晨执行一次全量更新任务，读取前一周的用户行为数据重新计算相似度。新上线的歌曲面临冷启动问题，暂时没有足够的行为数据支撑相似度计算。针对这种情况，系统采用基于内容的兜底策略，根据歌曲风格标签推荐同类型的其他曲目。当新歌曲获得至少10次有效用户反馈后，自动切换至协同过滤机制。推荐结果的生成过程如下：用户访问首页时，系统获取该用户最近播放的5首歌曲，从相似度矩阵中分别提取每首歌的Top-N相似歌曲。合并后的候选集剔除用户已经播放过的曲目，按照相似度加权分数排序，取前10首作为最终推荐列表呈现给用户。

用户功能实现

登录界面功能实现

用户在登录页面填写账户凭证后提交，系统验证身份信息的有效性。验证通过时跳转至主控台，失败时停留在当前页面并提示错误原因。这个过程拦截未授权的访问请求，保护内部资源不被随意调用。登录界面如图5-1所示。

图5-1 登录界面

首页功能实现

用户进入系统后首先看到首页展示区，推荐歌曲与热门专辑以卡片形式排列。页面顶部设置导航栏，各个功能模块的入口集中于此。用户浏览过程中可以随时点击跳转，无需返回上一级页面。首页界面如图5-2所示。

图5-2 首页

通知公告功能实现

系统发布的维护消息或活动信息汇聚在通知公告模块。用户按时间倒序查看公告列表，点击标题展开完整内容。重要通知会被置顶显示，确保用户第一时间获取关键信息。通知公告界面如图5-3所示。

图5-3 通知公告

音乐资讯功能实现

音乐资讯模块收集行业动态与新歌发布消息。用户浏览资讯列表时可以看到摘要与发布时间，点击进入详情页阅读全文。资讯内容定期更新，帮助用户了解音乐圈最新动向。音乐资讯界面如图5-4所示。

图5-4 音乐资讯

歌曲信息功能实现

歌曲信息模块展示曲库中的所有作品，每首歌曲对应独立的详情页面。用户可以查看歌词内容、播放试听片段、收藏喜欢的曲目。系统记录每首歌的播放次数，热度较高的歌曲获得更多曝光机会。歌曲信息界面如图5-5所示。

图5-5 歌曲信息

用户歌单功能实现

用户歌单模块存储个人创建的播放列表，每个歌单包含多首选定的歌曲。用户进入该模块后可以新建歌单、向其中添加曲目、移除不感兴趣的作品。歌单内容实时保存，下次登录时自动加载。用户歌单界面如图5-6所示。

图5-6 用户歌单

专辑信息功能实现

专辑信息模块按照唱片维度组织歌曲内容，每张专辑展示封面图片与发行时间。用户点击专辑封面后进入详情页，查看收录的全部曲目。系统统计每张专辑的收藏数量，热门专辑获得单独推荐位。专辑信息界面如图5-7所示。

图5-7 专辑信息

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