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D017 vue+django+neo4j音乐知识图谱推荐可视化分析系统|带管理员角色+爬虫

news 2025/9/27 6:17:19

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

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编号: D017

视频

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Django+Neo4j+MySQL构建的音乐推荐系统，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。其核心功能围绕音乐推荐、数据可视化、用户管理和系统权限管理展开。主要包括：首页，用于展示系统概览和推荐内容；音乐推荐模块，通过基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的混合推荐算法，提供个性化的音乐推荐服务；数据可视化模块，通过图表展示用户行为数据、音乐流行趋势和用户偏好分析；知识图谱可视化，展示用户与歌曲、歌手之间的关联关系；以及用户管理模块，包含登录、注册、权限管理和个人设置功能，确保系统的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和Echarts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Django后端进行数据交互，Django后端则负责业务逻辑处理，并与MySQL数据库和Neo4j图数据库进行交互。MySQL数据库主要用于存储结构化数据，如用户信息、歌曲信息、歌手信息等，而Neo4j图数据库则用于存储和查询用户与歌曲、歌手之间的关联关系，支持知识图谱的可视化功能。此外，系统还包含一个独立的爬虫模块，负责从外部来源抓取歌曲、歌手和专辑数据，并将其导入MySQL和Neo4j数据库，为整个系统提供数据支撑。

2.1系统架构图

在这里插入图片描述

2.2 功能模块图

用户功能模块：
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管理员功能模块：
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2.3 文档 17000字

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2.4 目录

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3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录界面背景是一个视频，展示和本文系统主题相匹配的内容，登录和注册界面在一个界面下，通过按钮来切换，注册界面输入用户名和密码，会检查这个用户是否存在，登录界面则要检查用户名是否存在以及用户名密码是否正确：
在这里插入图片描述

3.2 主页

如果通过校验，则可以进入主页，在主页是一个左侧菜单，右侧操作面板的布局，右上角是登录用户的头像和退出按钮
系统主要可以分为两个角色：用户和管理员，下面分别从两个不同角色来进行功能的展示

3.3 歌曲推荐【用户端】

提供系统的入口，展示推荐内容，例如通过user-based CF和item-based CF的混合推荐。
通过引导用户，方便他们快速找到感兴趣的音乐。

3.4 大屏分析【用户端】

提供数据仪表盘，展示用户的使用情况、音乐播放频率等关键信息。
通过数据透视，帮助用户更好地理解其音乐趣味及使用习惯。
数据大屏实现：

3.5 歌曲歌手数据可视化分析【用户端】

分析和展示当前流行歌曲的趋势、评分和受欢迎程度。
为用户提供有价值的参考，帮助他们发现新音乐。
版权分析：

热度分析：

热门发行分析：

3.6 词云分析【用户端】

根据用户听的歌曲或评论生成词云，直观呈现用户的音乐偏好。
增强趣味性和互动性，提升用户体验。

3.7 知识图谱可视化【用户端】

通过图形化展示用户与歌曲、歌手之间的关联，增加音乐信息的可访问性。
有助于用户发现潜在的音乐连接，提升用户的探索乐趣。
基于neo4j 图数据库加以实现，前端使用echarts实现可视化。
neo4j知识图谱实现：

本系统知识图谱可视化：

知识图谱检索：

3.8 歌曲点赞【用户端】

用户可以对喜欢的歌曲进行点赞，增强用户的互动性。
收集用户对歌曲的反馈，为后续的推荐算法提供数据支持。

3.9 权限管理【管理员端】

实现对用户和管理员的权限控制，确保系统中的数据和功能安全符合预设的访问规则。
可以设置不同级别的用户权限，确保管理人员能够进行更高级别的操作，同时限制普通用户的功能访问。

3.10 用户管理【管理员端】

可对用户信息进行增删改查操作，便于管理员管理用户。
可以追踪用户的活动记录，为个性化推荐提供数据支持。

3.11 歌曲管理【管理员端】

管理系统中的歌曲列表，包括添加、编辑和删除歌曲信息。
确保歌曲数据的及时更新和准确性，为推荐系统提供最新的音乐内容。

3.12 歌手管理【管理员端】

对歌手信息进行维护，包括添加、新增和编辑歌手资料。
提供给用户更全面的音乐信息，增强用户的使用体验。

3.13 管理员管理【管理员端】

管理员的账户管理功能，包括权限分配、信息维护等。
保障系统的安全性，保证只有授权人员可以进行访问和操作。

3.14 个人设置

个人设置方面包含了用户信息修改、密码修改功能。
用户信息修改中可以上传头像，完成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。
在这里插入图片描述
修改密码需要输入用户旧密码和新密码，验证旧密码成功后，就可以完成密码修改。

3.15 歌曲爬虫

通过爬虫获取歌曲、歌手和专辑的数据
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4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：代码实现了基于UserCF的推荐算法，主要包括以下部分：
数据模型定义：包括用户、物品和用户评分的模型。
recommendation.py：核心算法实现，包括相似性矩阵计算和推荐生成。
views.py：Django视图，处理推荐请求并返回结果。
流程图展示了从数据收集到推荐结果的完整流程。推荐算法通过计算用户间的相似度，找到相似用户，然后根据相似用户的评分生成推荐列表。

4.2 流程图

在这里插入图片描述

4.3 代码实例

# models.py
from django.db import modelsclass User(models.Model):id = models.AutoField(primary_key=True)username = models.CharField(max_length=50)class Item(models.Model):id = models.AutoField(primary_key=True)title = models.CharField(max_length=100)class UserItemRating(models.Model):user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)item = models.ForeignKey(Item, on_delete=models.CASCADE)rating = models.IntegerField(default=0)# recommendation.py
from django.db.models import Q
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as npdef compute_similarity_matrix(user_ids, item_ids, ratings):"""构建用户-物品评分矩阵并计算相似性"""matrix = np.zeros((len(user_ids), len(item_ids)))for i, user_id in enumerate(user_ids):for j, item_id in enumerate(item_ids):try:rating = UserItemRating.objects.get(user=user_id, item=item_id).ratingmatrix[i][j] = ratingexcept:matrix[i][j] = 0return cosine_similarity(matrix)def get_recommendations(user_id, num_recs=5):"""基于UserCF算法获取推荐列表"""similar_users = compute_similar_users(user_id)recommended_items = {}for user in similar_users:user_ratings = UserItemRating.objects.filter(user=user).exclude(item__in=recommended_items.keys())for rating in user_ratings:if rating.item.id not in recommended_items:recommended_items[rating.item.id] = 0recommended_items[rating.item.id] += rating.ratingsorted_items = sorted(recommended_items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_recs]return [Item.objects.get(id=item[0]) for item in sorted_items]def compute_similar_users(user_id, top_n=10):"""计算与目标用户最相似的前N个用户"""user_ids = list(User.objects.values_list('id', flat=True))ratings = []for user in user_ids:user_ratings = UserItemRating.objects.filter(user=user)ratings.append([rating.rating for rating in user_ratings])similarity = compute_similarity_matrix(user_ids, user_ids, ratings)similar_indices = np.argsort(-similarity[user_id])[:top_n]return [user_ids[i] for i in similar_indices]# views.py
from django.http import JsonResponse
from .recommendation import get_recommendationsdef recommend(request, user_id):recommended_items = get_recommendations(user_id)results = [{'id': item.id, 'title': item.title} for item in recommended_items]return JsonResponse({'recommendations': results})