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文章目录
第一章 项目简介
Python基于深度学习的音乐推荐方法研究系统，研究的是基于使用自动编码器，通过与卷积神经网络相结合，以挖掘音频、歌词本身的非线性特征，来实现很好的音乐推荐、音乐查找识别的功能实现，并将内容特征与协同过滤共同作用，训练紧耦合模型。通过此次的系统搭建与开发，能够通过深度学习的方式让系统可以实现按照用于的喜好来进行音乐的推荐的功能实现。
本次通过以卷积神经网络的深度学习为主要的音乐推荐问题解决方法，通过深度学习的算法与传统的算法相结合，以卷积神经网络的回归模型作为最主要的算法理论，来实现一个根据输入文字推荐相关音乐的系统搭建。本次的设计中需要通过以用户的登录，来完成系统的进入；通过以文本框内输入文字的方式来完成推荐音乐的过程实现。可以通过以输入关键词、歌名，由系统来进行类似的歌曲的top10推荐。从而实现深度学习过程下的音乐推荐功能的有效运行。
以下是系统演示视频：
Python基于深度学习的音乐推荐系统
第二章 技术栈
深度学习
卷积神经网络
KNNBaseline算法
MySql
第三章 基于深度学习的音乐推荐系统算法需求
3.1 需求设计
一款好的音乐推荐系统其目的是为用户进行合理的音乐推荐，普通的用户在登录到系统之后，能够通过搜索的方式获取与输入内容相关的音乐推荐，而以管理员登录到系统之后，则可以进行徐昂管的数据管理等内容操作。此次的需求主要有以下的一些方面：
（1）用户的登录过程实现，要实现为用户的个性化推荐，需要以登录的方式来方便用户使用该系统，通过系统的登录来实现搜索和推荐的功能实现；
（2）对音乐的标签设定，通过给音乐添加标签的方式来方便同类型的音乐推荐的功能实现；
（3）歌曲的推荐功能，通过用户输入歌名或者是关键词来展示与歌名和关键词相似度高的歌曲的推荐，形成歌曲的推荐；
（4）在歌曲的推荐中，通过系统的推荐算法来形成歌曲的推荐排名，从而向用户推荐相关性高的前十大歌曲。
3.2 可行性分析
对于此次的系统开发，需要通过以下的可行性分析来确保整个开发过程保持较强的可开发性。
3.2.1 技术可行性
此次的音乐推荐的系统搭建是通过以Python技术作为主要的开发语言，通过音乐标签的添加来将音乐进行有效的类型分类，并且将标签的分类结果填写到了数据库中，在数据的构件上，通过Python来进行数据的爬取，来保证原始数据的充足，本次所选择的无论考试开发语言Python还是数据库管理工具MySQL，都是开源的产品，并且在网络上有着众多的社区支持，可以为本次的开发提供简化难度的支持，整体的开发构件上有着很强的技术可行性。
3.2.2 经济可行性
本次所选择开发音乐推荐系统的语言为Python，数据库是MySQL，这些技术都是免费的，这些技术在对硬件的要求上也并不高，普通的中等配置的计算机就可以进行有效的整体开发，而且Python技术一贯以来都是以开发流程高效而著称，所以在时间成本的投入上也能够得到很好的控制，整体的开发上也不需要投入其他的费用，整体的开发成本可控，经济可行性较强。
3.2.3 操作可行性
在操作的过程中，无论是模拟测试还是正常使用，都能够在Python语言环境下实现很好的运行，并且对于计算机硬件的要求相对较低，操作者通过普通的计算机，在Windows操作环境下能够实现有效的系统运行，整体的操作可行性较强。
3.3 其他功能需求分析
对于其他的功能设计的需求上，其要保证音乐推荐系统中的算法准确，保证高效的推荐过程才能够使得整个系统具备较强的可用性。通过高效的算法运转来提升对用户输入信息的有效判断和top10的歌曲推荐，通过深度的学习过程来完对该核心模块的有效运行，并且可以保证整个系统的运转高效、稳定，页面显示正常，确保整个网站可以按照设计需要来完成有效的内容检索与推荐的过程实现。
第四章 系统设计
4.1 系统的整体设计
本次的设计中，通过三层架构的方式来进行系统的整体开发，通过三层架构的方式开发的目的是降低音乐推荐系统中所存在的耦合情况，并且能够更好的实现扩展能力的提升。本次的架构通过表示层的开发来打造音乐推荐系统的服务界面，在服务层的设计上主要集中在数据的服务设计，通过数据的交互设计来将数据信息存储在数据库中。
整体的设计和推荐过程实现的步骤如下：
第一步，通过对用户的历史行为数据进行筛选，构建出一个标准的能够反映出用户和音乐之间的关系，形成一个矩阵，并且能够通过隐语的模型设计来完成用户的偏好特征以及音乐的偏好特征的关系表象；
第二步，通过对原始音乐进行标签的划定，来提取音乐的特征；
第三步，通过卷积神经模型来进行进行以频谱图为基础的网络模型的设计，通过KNN模型的加入来实现机器的深度学习以及训练，从而能够输出模型的基本真值；
第四步，在用户进行搜索的过程中，通过KNNbaseline来进行兴趣度的排列，从而进行特征的准确预测，实现相似度高的歌曲排名，为用户提供排名前十的相似歌曲推荐。
整体设计的模块图如下所示：
4.2 数据库的设计
数据库的设计上首先是对数据库E-R模型的设计，此次设计的E-R模型图有以下一些方面：
（1）用户E-R模型：
（2）推荐E-R模型：
（3）系统管理员E-R模型
本次所设计的数据库表格主要有以下的一些内容：
（1）歌曲信息表
（2）推荐歌曲表：
第五章 系统的实现
5.1系统的首页
此次设计的深度学习的音乐推荐系统的首页展示如下：
5.2 音乐播放界面的实现
当点击一首歌之后，可以进入到音乐的播放界面中，在该界面中能够看到有歌名、作者、演唱者、流派以及歌词等内容，并且可以进行歌曲下载，点评以及收藏。如下所示：
5.3 音乐推荐功能的实现
在音乐推荐功能的使用中，在文本框中通过输入歌名，点击提交会推荐与之相关的一些歌曲，如下图所示：
5.4 后台管理系统的实现
在后台的管理界面中，管理员能够对网站内的歌曲信息进行相应的管理，如下图所示：
第六章 结论
本次的开发与设计是围绕着数据推荐、音乐推荐领域的机器深度学习语言进行了一次应用，通过基于深度学习、KNNbaseline算法等来进行一次音乐推荐的系统开发，从开发的背景研究，大数据的需求分析等内容的总结，通过深度学习的应用完成了本次的系统搭建。通过此次的系统搭建，可以为注册用户提供音乐播放、音乐在线推荐等功能的实现，通过此次的开发也是对当下人工智能环境、大数据分析、深度学习过程的一次理论向实践的转变，为整个深度学习理论的真实应用提供了非常重要的实践作用，为后人的研究提供了一些研究经验。
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第八章 源码获取：
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