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基于python+Django深度学习的音乐推荐方法研究系统设计与实现.docx
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基于python+Django深度学习的音乐推荐方法研究系统设计与实现
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I
摘 要
数字化时代带动着整个社会的信息化发展,随着数字媒体的不断发展,现在
通多媒体数字产品的内容越来越丰富,传播影响力越来越强,以音乐为例,现在
的音乐文化多样、音乐资源也异常的丰富,在这种大数据的环境下,人们要想找
到想要的音乐类型、找到心里所想的那首音乐无疑是大海捞针。现在音乐的推荐
系统也非常的多,但是推荐的内容、推荐的方式却与用户的感知差距明显,或多
或少都会存在一些问题。而随着深度学习、卷积神经网络的不断发展,现在的深
度学习在图像识别、自然语言等领域都有着很好的发展,也很好的应用在了音乐
的推荐过程中。
本次的研究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。
关 键 词:深度学习;音乐推荐;Python;KNNBaseline
II
ABSTRACT
The digital era is driving the information development of the whole society. With
the continuous development of digital media, the content of multimedia digital products
is becoming more and more rich, and the communication influence is becoming
stronger and stronger. Take music as an example. Today's music culture is diverse, and
the music resources are also unusually rich. In this big data environment, it is
undoubtedly a needle in a haystack if people want to find the type of music they want
and the music they want. Now there are many music recommendation systems, but the
content and way of recommendation are obviously different from the user's perception,
and there are more or less problems.
This research is based on the use of automatic encoder, combined with
convolutional neural network, to mine the non-linear characteristics of audio and lyrics,
to achieve good music recommendation, music search and recognition functions, and
to train a tightly coupled model by combining content features with collaborative
filtering. Through this system construction and development, the system can realize the
function of music recommendation according to the preferences of the users through
in-depth learning.
Key words: deep learning; Music recommendation; Python; KNNBaseline
III
目 录
摘 要.....................................................................................................................I
ABSTRACT ..........................................................................................................II
1、绪论 ..................................................................................................................5
1.1 研究背景 ......................................................................................................5
1.2 研究现状 ......................................................................................................5
1.3 研究的内容 ..................................................................................................6
1.4 开发的技术介绍 ..........................................................................................6
1.4.1Python 技术............................................................................................6
1.4.2MySQL 数据库......................................................................................7
1.4.3B/S 结构 .................................................................................................7
1.5 论文的结构 ..................................................................................................7
2 深度学习的算法研究 .........................................................................................8
2.1 卷积神经网络介绍 ......................................................................................8
2.1.1 卷积神经网络特性 ...............................................................................8
2.1.2 卷积的方式 ...........................................................................................8
2.2 基本内容推荐算法 ......................................................................................8
2.3 基于协同过滤的推荐算法 ..........................................................................9
2.4 深度学习技术相关概念 ............................................................................10
2.5 深度学习技术推荐算法 ............................................................................10
2.6KNNBaseline 算法......................................................................................11
3 基于深度学习的音乐推荐系统算法需求 .......................................................12
3.1 需求设计 ....................................................................................................12
3.2 可行性分析 ................................................................................................12
3.2.1 技术可行性 .........................................................................................12
3.2.2 经济可行性 .........................................................................................12
3.2.3 操作可行性 .........................................................................................12
3.3 其他功能需求分析 ....................................................................................13
4 系统设计 ...........................................................................................................14
4.1 系统的整体设计 ........................................................................................14
4.2 数据库的设计 ............................................................................................14
5 系统的实现 .......................................................................................................16
5.1 系统的首页 ................................................................................................16
5.2 音乐播放界面的实现 ................................................................................16
5.3 音乐推荐功能的实现 ................................................................................17
5.4 后台管理系统的实现 ................................................................................18
IV
6 系统的测试 .......................................................................................................19
6.1 测试的目的 ................................................................................................19
6.2 测试的内容 ................................................................................................19
6.3 测试的结果 ................................................................................................19
结论 ......................................................................................................................20
参考文献 ..............................................................................................................21
致谢 ......................................................................................................................22
5
1、绪论
1.1 研究背景
当下是一个信息化高速发展的时代,信息的大数据时代为人们带来了丰富多
彩的数字化信息内容,多媒体更是在数字化时代的发展下不断的壮大。多媒体通
过网络的传递实现更加便捷、迅速、广泛的传递过程,实现很好的文化氛围,也
实现了丰富的内容构成。但是面对铺天盖地的信息,信息的过载问题也逐渐的凸
显出来。现在人们在信息的消费、信息的生产过程中,面对海量的资源如何进行
筛选和加以利用,成了困扰人们的一大难题。面对消费群体,消费者们无法从中
获取有效的信息,而面对生产者,生产者希望自己的信息被广泛推广,被广泛阅
读,但是由于整个网络的信息体量大,而是生产者的创作容易被石沉大海。针对
过载问题日益的严重,搜索引擎的出现大大的缓解了人们寻找所需信息的压力,
另外推荐系统的出现也加强了人们对于海量信息搜索的困扰。其中,搜索引擎属
于一种相对被动的信息检索,需要用户输入相应内容,根据内容提示来进行相关
信息的检索。而推荐系统则是通过对用户的历史行为、大数据逻辑进行分析,从
而推荐给用户其可能感兴趣的信息。
目前推荐系统在图书阅读、音乐播放、视频播放等领域有着深入的应用,我
国的抖音、头条等都利用了推荐功能来根据用户浏览的历史、页面停留的时长等
来进行相应内容分析,从而向用户推荐其感兴趣的相关信息。国外的 Netflix 以
及 YouTube 也有着相应的推荐功能。在音乐方面,现在的 QQ 音乐、网易云音
乐等也都有着类似的推荐功能,通过用户行为来推荐其偏好的类型、风格的音乐
以保持用户的粘性。
1.2 研究现状
早在 1992 年,在美国就通过协同过滤的思想为邮件和新闻进行了推荐系统
的应用。随后,在 1994 年实现了自动化的新闻信息协同过滤,1995 年实现了支
持个性化的信息查找辅助系统的设计实现。从此之后,推荐系统这一种主动信息
过滤的系统,关注度持续上升,在学术界已经商业的应用上得到了非常广泛的应
用发展。到了 2006 年,Netflix 公司通过以百万美元奖励来促进推荐系统的进一
步完善,项目吸引了众多的学者参加,为推荐算法的研究打下了坚实的基础。2007
年,明尼苏达大学也成功的举办了全球第一届推荐会议,为推动推荐系统的发展
提供了很大的帮助,该会议每年一次一直持续至今。而现如今,很多的新闻、期
刊等也都在应用推荐系统,在商业化的领域中,IBM、谷歌等都通过推荐系统实
现了广告收益的提升,美国网上零售商 overstock 也通过推荐方案来为不同的用
户推荐产品广告,使得其经营收入也实现了大幅的增长。
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