基于LSA算法+springboot+vue的音乐推荐系统(前后端分离)
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项目简介
本系统为最新原创项目，采用前后端分离，项目代码工整，结构清晰，非常适用于毕业设计、课程设计或者学习等，适合选题：音乐、音乐推荐、推荐、音乐播放、前后端分离类其他音乐等。系统采用springboot+vue整合开发，前端主要使用了vue、项目后端主要使用了springboot，数据层采用mybatis。
项目详情
项目功能、运行环境、软件版本与使用说明
系统包含技术：
后端：springboot，mybatis
前端：vue2、js、css等
开发工具：idea/vscode
数据库：mysql 5.7
JDK版本：jdk1.8
LSA算法
大致功能(具体以演示视频为准)：
用户：
用户注册/登录、个人信息管理（昵称、头像、喜好等）、密码修改
音乐库浏览搜索、分类（流派、语种、年代等）、按照收藏量排序
播放列表管理：用户可以创建、编辑、删除播放列表
音乐收藏，评论、下载
推荐功能：个性化推荐（基于LSA模型推荐，涉及用户评论评分、收藏数据），热门推荐（根据收藏数），新歌推荐（根据创建时间）
播放功能：音乐播放控制（播放、暂停、下一首、上一首等）
播放列表管理（切换播放列表、添加音乐等），音频质量选择，歌词显示，播放进度条
播放历史查看
管理员：
用户管理：维护用户信息
音乐分类管理：维护分类信息
音乐管理：维护音乐信息
收藏管理：查看用户收藏数据
评论管理：查看用户评论，恶意评论删除功能
LSA是一种自然语言处理和信息检索的技术，通过分析文本数据中词语的上下文关系，发现文本的潜在语义结构。在音乐推荐中，我们用它来发现用户偏好和音乐特征之间的关联。LSA算法流程：
1. 数据收集
- 用户评论数据
- 收藏记录
- 播放历史
- 用户喜好
2. 数据预处理
- 构建用户-音乐矩阵
-- 从collection表获取收藏数据，评论评分权重 (0.4)
-- 从comment表获取评分数据，收藏权重 (0.3)
-- 从play_history表获取播放历史，播放历史权重 (0.2)
-- 从user_preference表获取用户偏好,分类喜好权重 (0.1)
- 数据归一化
- 特征提取
--音乐基本特征：从music表获取分类、语种、年代等
--用户行为特征：收藏、评分、播放次数等
3. LSA模型训练
- SVD矩阵分解
- 降维处理
- 特征空间构建
4. 推荐生成
- 相似度计算
- 推荐结果排序
- 结果过滤参考论文：
售后须知
购买前请确认技术栈、运行环境和资料范围，功能以演示视频为准。如果需要添加、修改系统功能，或者付费远程、定做系统和文档，都可以在上方联系作者找到我们。对于已购买资源，如购买后有问题可从订单或资源交付页提交反馈，我们将在24小时内回复。本价格中不包含一对一答疑和远程部署服务（查看上方购买包含内容，都送导入部署视频，可自行部署；95%以上有代码讲解视频），可额外购买。售后时间 9:00 - 20:00。
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