基于SpringBoot的“成成在线音乐推荐平台”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)

基于SpringBoot的“成成在线音乐推荐平台”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)

• 开发语言：Java

• 数据库：MySQL

• 技术：SpringBoot

• 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

  
  

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摘 要

随着数字时代的来临，音乐产业正面临着深刻的变革。传统的音乐消费模式正在逐渐演变为数字化和在线化的服务。在这一大背景下，为了满足用户对丰富多样音乐体验的需求，本论文基于Vue、SpringBoot和MySQL构建了一款功能强大的在线音乐推荐平台。该平台前台包括用户注册、在线留言板、音乐分类搜索、音乐评价和收藏等功能，旨在提供用户友好的交互体验。后台管理系统涵盖管理员信息管理、注册用户审核、音乐类别管理、音乐信息管理等功能，以确保平台的高效运营和内容管理。同时本平台应用了基于用户协同过滤推荐算法。通过分析用户的历史行为、评价和收藏记录，系统能够精准地推荐用户可能感兴趣的音乐，实现个性化的推荐服务。该算法的应用旨在使用户更轻松地发现新音乐、提高用户粘性，并为音乐创作者提供更广泛的曝光机会。
本研究的意义在于为音乐平台的设计和实现提供了新思路，结合了前后端技术，数据库管理以及协同过滤算法。通过这一综合性平台，用户可以在一个集成的环境中完成音乐搜索、收听、评价和推荐等多方面操作。这不仅提高了用户体验，也有助于音乐产业更好地满足数字时代用户的多元化需求。

开发背景和意义

在经济繁荣的浪潮过去后，社会的焦点逐渐从物质追求转向了文化和生活品质的提升[1]。文化生活的繁荣成为人们关注的焦点之一，而音乐，作为文化的一部分，正扮演着连接人们情感、传递思想和展现时代风貌的重要角色。随着人们对丰富多彩生活的需求不断升温，音乐市场规模也呈现出持续增长的趋势。音乐不再只是简单的娱乐方式，更是一种表达文化、个性和情感的媒介[2]。在这个多元化的时代，人们对音乐的需求不再局限于传统的听觉感受，更追求个性化和多元化的音乐体验。因此，构建一个能够满足用户多层次需求的在线音乐推荐平台显得尤为迫切。随着数字技术的快速发展，在线音乐服务逐渐崭露头角。然而现有的一些平台往往在用户体验和个性化服务方面存在不足。这使得我们有必要思考如何通过技术手段提升音乐平台的用户体验，使其更好地融入用户的文化生活，并成为文化繁荣的一部分[3]。因此，本论文立足于当前音乐市场的增长趋势，以及人们对个性化、多元化音乐体验的需求，旨在设计和实现一款基于Vue、SpringBoot和MySQL的在线音乐推荐平台。通过引入基于用户协同过滤推荐算法希望能够更好地满足用户的音乐喜好，推动音乐产业朝着更加多元、创新的方向发展。这不仅是对音乐文化的推动，更是对数字时代文化生活的一次积极探索。
随着社会的发展，大家文化生活也需要繁荣发展，就像音符在五线谱上跃动一样。音乐市场像是个永远欢快的音符派对，规模不断增长[4]。现在人们对音乐的需求可不仅仅是想听首歌放松一下了。音乐已经成了一种生活方式，是人们表达个性、传递情感的一种工具。这不是一种简单的听觉享受，这是文化的一部分，是心灵的交流[5]。
随着音乐的需求变得越来越多元化，那些老掉牙的音乐平台似乎已经有点跟不上潮流。所以有必要搭建一个新潮、个性十足的音乐推荐平台，让用户可以在这个音符的海洋中尽情徜徉。这不仅是对音乐市场规模增长的一个有趣应对，更是对文化生活的一次有益的创新。在这个数字时代，技术就是最好的造梦工具，完全可以实现所想。所以，本次选用了Vue、SpringBoot和MySQL等技术语言来实现这一平台。而且，为了不让用户眼花缭乱，我们还引入了基于用户协同算法的推荐系统，就像是给用户私人定制的音乐向导。总的来说，这个选题为用户提供一个更丰富、更个性化的音乐世界，使用户感受到私人定制的尊贵感觉[6]。

研究现状

本次的论文是成成在线音乐推荐平台的设计与实现，主要分为六个章节进行阐述，第一个章节进行本次研究背景意义的交代，以及论文结构，研究手段的叙述。第二个章节是系统分析，该章节会对本次实现系统的可行性进行详细分析，对需求功能都进行分析，包括非功能需求以及功能需求，并且不限于这两个，还有业务流程分析，性能分析等等，旨在进行完善的系统分析为接下来实际开发打下良好的基础。第三章为系统设计，会对本次的设计系统进行架构方面，功能方面，以及数据库方面的分析和实现。第四章将介绍系统的具体实现，包括系统的实现工具以及整体的演示，第五章是关键的系统测试环节，该章节将会进行可靠的功能性测试以及系统的非功能测试，保证系统的bug不会影响使用，最后是总结和展望，对本次开发工作进行回顾以及未来有哪些可以继续深入的点。

研究方法

本次开发过程中使用了文献法和经验法，在系统设计的过程中，本论文广泛参考了相关领域的文献，借鉴了许多先前研究者的经验和成果[7]。通过深入研读国内外关于在线音乐推荐平台设计与实现的相关文献，在系统架构设计的过程中了解了不同音乐推荐平台的架构模式和设计理念。这有助于在设计阶段合理选择系统的组件和交互方式，提高系统的性能和用户体验。在数据库设计方面，文献法的应用体现在对数据库概念模型设计的参考。借鉴先前研究者的数据库设计思路，本论文在概念模型的构建上更加合理地定义了系统中各个实体之间的关系，为后续的具体表设计提供了指导。在系统实现的阶段，本论文采用了经验法，即通过实际开发和经验积累来解决问题。通过使用Vue、SpringBoot等开发框架，借助过去的项目经验，本论文在系统实现过程中能够更高效地解决各种技术难题。通过借鉴过去成功项目的经验，本论文在管理员端和用户模块的开发中能够更好地 编写代码[8]。
综上所述，文献法和经验法在本论文的研究中相辅相成，为在线音乐推荐平台的设计与实现提供了有力的理论支持和实践经验。

部分源码

/*** 留言板* 后端接口* @author * @email * @date 2023-11-30 10:06:52*/
@RestController
@RequestMapping("/messages")
public class MessagesController {@Autowiredprivate MessagesService messagesService;/*** 后端列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,MessagesEntity messages,HttpServletRequest request){if(!request.getSession().getAttribute("role").toString().equals("管理员")) {messages.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));}EntityWrapper<MessagesEntity> ew = new EntityWrapper<MessagesEntity>();PageUtils page = messagesService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, messages), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 前端列表*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/list")public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,MessagesEntity messages, HttpServletRequest request){EntityWrapper<MessagesEntity> ew = new EntityWrapper<MessagesEntity>();PageUtils page = messagesService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, messages), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 列表*/@RequestMapping("/lists")public R list( MessagesEntity messages){EntityWrapper<MessagesEntity> ew = new EntityWrapper<MessagesEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( messages, "messages")); return R.ok().put("data", messagesService.selectListView(ew));}/*** 查询*/@RequestMapping("/query")public R query(MessagesEntity messages){EntityWrapper< MessagesEntity> ew = new EntityWrapper< MessagesEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( messages, "messages")); MessagesView messagesView =  messagesService.selectView(ew);return R.ok("查询留言板成功").put("data", messagesView);}/*** 后端详情*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") Long id){MessagesEntity messages = messagesService.selectById(id);return R.ok().put("data", messages);}/*** 前端详情*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/detail/{id}")public R detail(@PathVariable("id") Long id){MessagesEntity messages = messagesService.selectById(id);return R.ok().put("data", messages);}/*** 后端保存*/@RequestMapping("/save")public R save(@RequestBody MessagesEntity messages, HttpServletRequest request){//ValidatorUtils.validateEntity(messages);messagesService.insert(messages);return R.ok();}/*** 前端保存*/@RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody MessagesEntity messages, HttpServletRequest request){//ValidatorUtils.validateEntity(messages);messagesService.insert(messages);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")@Transactionalpublic R update(@RequestBody MessagesEntity messages, HttpServletRequest request){//ValidatorUtils.validateEntity(messages);messagesService.updateById(messages);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){messagesService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}/*** 前端智能排序*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/autoSort")public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,MessagesEntity messages, HttpServletRequest request,String pre){EntityWrapper<MessagesEntity> ew = new EntityWrapper<MessagesEntity>();Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();while (it.hasNext()) {Map.Entry<String, Object> entry = it.next();String key = entry.getKey();String newKey = entry.getKey();if (pre.endsWith(".")) {newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {newMap.put(newKey, entry.getValue());} else {newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());}}params.put("sort", "clicktime");params.put("order", "desc");PageUtils page = messagesService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, messages), params), params));return R.ok().put("data", page);}}

结论

本论文以设计和实现一个在线音乐推荐平台为主题，采用了Vue、Spring Boot和MySQL等技术实现。在前台，用户能够注册、留言、搜索音乐、评价和收藏喜欢的音乐，并浏览点击率和收藏排行榜。推荐算法采用用户协同过滤，提升了个性化推荐服务。后台管理员负责用户管理、留言板管理、音乐管理、排行榜管理等，确保系统运行顺畅。
研究背景表明，随着经济的发展，文化生活需求不断增加，音乐市场规模扩大。因此，设计一个便捷的音乐推荐平台，满足用户不断增长的音乐欣赏需求，具有重要的社会和经济意义。在研究现状中，国内外已有类似平台，但仍存在改进空间。本文通过协同过滤推荐算法提高了个性化推荐效果，丰富了用户体验。