博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈以Python为开发语言后端采用Flask框架前端基于vue框架搭建使用MySQL数据库存储数据借助Scrapy爬虫框架获取数据运用ItemCF和UserCF协同过滤推荐算法、LSTM情感分析模型搭配Echarts可视化工具实现数据展示。功能模块音乐数据爬取模块音乐数据可视化模块评论情感分析模块交互式协同过滤音乐推荐模块歌词乐评词云分析模块登录注册模块歌曲热度分析模块项目介绍在数字音乐行业快速发展的背景下用户从海量曲库中找到心仪音乐的难度逐渐增大。本项目开发了一款基于Python的音乐信息可视化推荐系统通过Scrapy框架爬取网易云音乐的歌曲、歌手、歌词及评论数据并存储至MySQL数据库。系统采用Flask与Vue搭建前后端交互架构结合ItemCF和UserCF协同过滤算法实现个性化音乐推荐利用Echarts完成多维度数据可视化呈现。同时基于LSTM深度学习模型实现评论情感分析提供乐评情感预测功能从数据采集到推荐展示全流程优化了用户的音乐发现体验。2、项目界面1数据可视化分析大屏左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏右侧则通过折线图、环形图、星图、柱状图、饼图等多种可视化图表直观呈现了歌曲、歌手、歌词、评论等相关数据的统计与分析情况。2音乐数据可视化分析左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏右侧则通过时间趋势面积图、饼图、环形图等可视化图表实现了对音乐作品的时间分布、版权情况、翻唱情况等维度的分析展示功能。3音乐评论情感分析左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏当前页面则展示了基于 UserCF 算法的推荐功能同时通过弹窗实现了精选乐评的展示、好评差评的分类展示与统计以及操作反馈提示等功能。4基于协同过滤推荐算法推荐模块左侧设有涵盖歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化等功能的导航栏主界面核心实现了基于 ItemCF 算法的热门歌曲推荐功能同时展示歌曲基础信息、热度星级并提供查看详情与乐评情感分析的快捷操作入口。5歌曲热度分析左侧导航栏包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能模块当前页面则通过散点图实现了不同歌手作品热度随时间变化趋势的分析与展示功能同时支持对单首作品的详情交互查询。6词云分析左侧配备了包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析等在内的完整导航功能模块当前页面核心通过词云图的形式实现了对海量歌词文本的关键词提取与可视化呈现功能直观展现歌词中的高频词汇分布特征。7情感分析情感预测模块------LSTM深度学习算法左侧设有主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化等功能导航栏当前的情感预测页面核心实现了基于深度学习模型的评论实时情感分析功能支持输入评论内容并执行分析操作最终输出评论的情感类别及对应概率结果。8注册登录模块核心提供了账号密码登录、记住登录状态、忘记密码找回、第三方快捷登录以及新用户注册等功能模块同时通过背景设计和引导文案为用户提供了清晰的身份验证入口。9项目架构图这两张架构图全面呈现了音乐数据分析推荐系统的功能模块涵盖数据采集、注册登录、音乐数据展示与基于不同算法的推荐还包含多维度音乐数据分析、评论情感分析、歌曲热度分析及个人信息管理等核心功能。3、项目说明一、技术栈本项目以Python为核心开发语言后端采用Flask框架搭建服务前端基于Vue框架构建交互界面使用MySQL数据库存储各类音乐数据借助Scrapy爬虫框架抓取网易云音乐数据运用ItemCF和UserCF协同过滤推荐算法、LSTM情感分析模型实现核心功能搭配Echarts可视化工具完成数据展示。二、功能模块详细介绍音乐数据爬取模块依托Scrapy爬虫框架实现对网易云音乐歌曲、歌手、歌词及评论等数据的自动化抓取为系统提供全面的数据源支撑。音乐数据可视化模块包含数据可视化分析大屏与音乐数据可视化分析页面左侧设全功能导航栏右侧通过折线图、环形图、面积图等多类图表直观呈现歌曲、歌手、版权等多维度数据统计分析结果。评论情感分析模块左侧设功能导航栏页面展示UserCF算法推荐功能通过弹窗呈现精选乐评分类展示并统计好评差评同时提供操作反馈提示还可基于LSTM模型实现评论实时情感分析输出情感类别与概率。交互式协同过滤音乐推荐模块左侧设功能导航栏核心基于ItemCF算法实现热门歌曲推荐展示歌曲基础信息、热度星级提供详情查看与乐评情感分析快捷入口。歌词乐评词云分析模块左侧配备完整导航栏通过词云图形式提取并可视化海量歌词文本关键词直观展现歌词高频词汇分布特征。登录注册模块提供账号密码登录、记住登录状态、密码找回、第三方快捷登录及新用户注册功能为用户提供清晰的身份验证入口。歌曲热度分析模块左侧设功能导航栏通过散点图展示不同歌手作品热度随时间的变化趋势支持单首作品详情的交互查询。三、项目总结本音乐信息可视化推荐系统针对数字音乐时代用户找歌难的痛点开发基于Python技术栈构建完整体系。系统通过Scrapy爬取网易云音乐多维度数据并存储至MySQL采用FlaskVue搭建前后端交互架构结合ItemCF和UserCF算法实现个性化推荐借助Echarts完成多维度数据可视化基于LSTM模型实现评论情感分析与预测。系统涵盖数据爬取、可视化分析、情感分析、个性化推荐等核心功能从数据采集到推荐展示全流程优化了用户的音乐发现体验为用户挖掘心仪音乐提供了高效、直观的解决方案。4、核心代码importjsonimportosimportrandomimporttimefromflaskimportFlask,send_from_directory,requestfromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyfromflask_marshmallowimportMarshmallowfromapi.alipayApiimportpayBpfromapi.baiduApiimportidocrfromapi.musicApiimportmusicBpfromapi.orderApiimportorderBpfrombase.coreimportJSONEncoderfrombase.responseimportResMsgfromapi.userApiimportuserBpimportlogging# Flask配置fromdeeplearning.predict_lstmimportsentimentalAnalysis_singlefromutils.smsutilimportSms appFlask(__name__)# 注册用户相关的方法app.register_blueprint(userBp,url_prefix/user)app.register_blueprint(payBp,url_prefix/alipay)app.register_blueprint(orderBp,url_prefix/order)# 订单接口# 具体业务app.register_blueprint(musicBp,url_prefix/music)# 数据库配置信息app.config[SQLALCHEMY_DATABASE_URI]mysqlpymysql://root:123456localhost:3306/flask_music_bapp.config[SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS]Falseapp.config[JSON_AS_ASCII]Falseapp.config[SECRET_KEY]KJDFLSjfldskjUPLOAD_FOLDERuploadapp.config[UPLOAD_FOLDER]UPLOAD_FOLDER basediros.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ALLOWED_EXTENSIONSset([txt,png,jpg,xls,JPG,PNG,gif,GIF])# 日志系统配置handlerlogging.FileHandler(error.log,encodingUTF-8)logging_formatlogging.Formatter(%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s)handler.setFormatter(logging_format)app.logger.addHandler(handler)# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了简化代码app.json_encoderJSONEncoder# SQLAlchemy 为ORM框架即用来简化操作数据库的包具体内容需要学习ORM相关知识dbSQLAlchemy(app)# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的通过这个包可以直接把数据转成JSON从而返回给前端使用maMarshmallow(app)# 一个测试的方法可以测试服务器是否启动了# app.route(/test)# def test(): # put applications code here# res ResMsg()# test_dict dict(namezhang, age19)# res.update(datatest_dict, code0)# return res.data#app.errorhandler(500)defspecial_exception_handler(error):app.logger.error(error)return请联系管理员,500#判断文件后缀defallowed_file(filename):return.infilenameandfilename.rsplit(.,1)[1]inALLOWED_EXTENSIONSapp.route(/file/upload,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_upload():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename)print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))res.update(datanew_filename,code0)returnres.dataapp.route(/file/idocr,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_id_ocr():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题# print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))idnoidocr(new_filename)[0]nameidocr(new_filename)[1]res.update(datadict(idnoidno,picnew_filename,namename),code0)returnres.dataapp.route(/file/download/filename/)defapi_download(filename):# print(下载.. filename)returnsend_from_directory(upload,filename,as_attachmentFalse)#阿里云短信接口app.route(/sms/sendSms,methods[POST])defsendSms():resResMsg()phonerequest.json[phone]coderandom.randint(100000,999999)responsejson.loads(Sms().sendCode(phone,code))ifresponse[Code]OK:res.update(msg发送成功,code0,datacode)else:res.update(msg发送失败,code-1)returnres.data# 深度学习情感分析接口app.route(/deeplearning/senti_single,methods[POST])defsenti_single():resResMsg()datarequest.json[data]datas[data]print(datas)resultsentimentalAnalysis_single(datas)res.update(msg成功,code0,dataresult)returnres.dataif__name____main__:app.run(debugTrue,host0.0.0.0,port5000)5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式