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🎧 基于 Python 的深度学习音乐推荐系统设计与实现

✨ 前言

在数字音乐高速发展的今天，如何为用户推荐他们可能喜欢的歌曲，成为各大平台竞争的核心。传统的基于协同过滤的推荐算法已广泛应用，但随着用户兴趣多样化、数据稀疏性提升，深度学习正逐步在推荐系统中展现出强大优势。

本文将带你一步一步搭建一个基于 Python 与深度学习的音乐推荐系统，从数据预处理到模型训练、再到预测接口，涵盖完整实现流程，适用于毕业设计、企业项目实践或学习研究使用。

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🧠 一、项目目标与技术路线

我们将构建一个融合协同过滤与神经网络的音乐推荐系统：

• 🎯 支持根据用户听歌记录，推荐相似歌曲；
• 🎯 实现基于神经网络的推荐模型（NCF）；
• 🎯 提供命令行或 Flask 接口调用预测结果；
• 🎯 模块化结构，便于扩展与部署。

技术选型

模块	技术
语言	Python 3.8+
模型框架	PyTorch
数据处理	pandas + pickle
推荐算法	Surprise（协同过滤）+ NCF（深度学习）
接口服务	Flask（可选）

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📦 二、数据预处理模块设计

我们使用一个格式为 .playlist 的本地文件，每行包含一个歌单信息及其包含的歌曲列表。

歌单名称##标签##歌单ID##收藏数 \t 歌曲ID:::歌曲名:::歌手:::热度 \t ...

示例代码：解析歌单

import pickledef parse_playlist_get_info(in_line, playlist_dic, song_dic):contents = in_line.strip().split("\t")name, tags, playlist_id, subscribed_count = contents[0].split("##")playlist_dic[playlist_id] = namefor song in contents[1:]:try:song_id, song_name, artist, popularity = song.split(":::")song_dic[song_id] = song_nameexcept:continuedef parse_file(in_file, out_playlist, out_song):playlist_dic, song_dic = {}, {}for line in open(in_file, 'r', encoding='UTF-8'):parse_playlist_get_info(line, playlist_dic, song_dic)pickle.dump(playlist_dic, open(out_playlist, "wb"))pickle.dump(song_dic, open(out_song, "wb"))

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🎯 三、基于 Surprise 的协同过滤推荐

Surprise 是一个流行的推荐系统库，适用于快速构建协同过滤模型。

模型训练（基于歌曲）

from surprise import Dataset, Reader, KNNBaseline
import surprise
import osdef train_item_model(file_path):reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',')data = Dataset.load_from_file(file_path, reader=reader)trainset = data.build_full_trainset()algo = KNNBaseline(sim_options={'user_based': False})algo.fit(trainset)surprise.dump.dump('./model/KNNBaseline_Item.model', algo=algo)

模型训练完成后，可使用以下接口推荐与某首歌相似的歌曲：

def predict_by_song(song_name):song_dic = pickle.load(open("song_id_name_dic.pkl", "rb"))song_name_id = {v: k for k, v in song_dic.items()}_, algo = surprise.dump.load('./model/KNNBaseline_Item.model')inner_id = algo.trainset.to_inner_iid(song_name_id[song_name])neighbors = algo.get_neighbors(inner_id, k=10)return [song_dic[algo.trainset.to_raw_iid(n)] for n in neighbors]

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🔥 四、基于 PyTorch 的深度学习推荐（NCF）

4.1 模型设计（Embedding + MLP）

import torch.nn as nn
import torchclass NCFModel(nn.Module):def __init__(self, num_users, num_items, emb_dim=32):super(NCFModel, self).__init__()self.user_emb = nn.Embedding(num_users, emb_dim)self.item_emb = nn.Embedding(num_items, emb_dim)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(emb_dim * 2, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, 16),nn.ReLU(),nn.Linear(16, 1),nn.Sigmoid())def forward(self, user, item):u = self.user_emb(user)i = self.item_emb(item)x = torch.cat([u, i], dim=1)return self.fc(x).squeeze()

4.2 构建训练数据

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoderdef preprocess_data(csv_file):df = pd.read_csv(csv_file)user_enc = LabelEncoder()item_enc = LabelEncoder()df['user_id'] = user_enc.fit_transform(df['user_id'])df['item_id'] = item_enc.fit_transform(df['item_id'])return df, user_enc, item_enc

4.3 训练过程

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimclass MusicDataset(Dataset):def __init__(self, df):self.users = torch.tensor(df['user_id'].values)self.items = torch.tensor(df['item_id'].values)self.labels = torch.tensor(df['label'].values, dtype=torch.float32)def __getitem__(self, idx):return self.users[idx], self.items[idx], self.labels[idx]def __len__(self):return len(self.labels)def train_ncf(df, num_users, num_items):dataset = MusicDataset(df)loader = DataLoader(dataset, batch_size=128, shuffle=True)model = NCFModel(num_users, num_items)loss_fn = nn.BCELoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)for epoch in range(10):total_loss = 0for u, i, l in loader:pred = model(u, i)loss = loss_fn(pred, l)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss:.4f}")torch.save(model.state_dict(), "./model/ncf.pth")return model

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🚀 五、预测接口（可选 Flask 服务）

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend():song = request.json['song']results = predict_by_song(song)return jsonify({"推荐结果": results})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

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✅ 六、系统亮点总结

• ✅ 支持协同过滤与深度学习推荐双引擎；
• ✅ 支持歌曲相似推荐、歌单相似推荐；
• ✅ 模块化结构，便于迁移与部署；
• ✅ 兼容批量预测与Web服务；
• ✅ 可拓展支持情感分析、歌词匹配、流派分类等高级功能。

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📚 七、未来优化方向

方向	说明
✳ 多模态推荐	融合歌词文本、歌曲旋律向量、用户行为等
✳ 强化学习推荐	引入用户反馈迭代优化推荐
✳ 协同训练	与现有推荐系统（网易云 / QQ音乐）数据融合

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