音乐推荐系统系统算法：基于用户的协同过滤推荐算法编程语言：python数据库：sqlite框架：MVCweb应用框架：
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资源介绍:
音乐推荐系统 系统算法：基于用户的协同过滤推荐算法 编程语言：python 数据库：sqlite 框架：MVC web应用框架：Django 解压就可以运行(自己需要有调试项目环境的能力），需要软件python和pycharm或者Anaconda 项目有配套的文档
音乐推荐系统一直以来都备受关注，因为它能够为用户提供个性化的音乐推荐，帮助他们发现和欣赏
更多符合自己口味的音乐。本文将围绕音乐推荐系统展开，介绍基于用户的协同过滤推荐算法，并使
用 Python 语言开发该系统。
一、引言
随着互联网的普及，音乐流媒体平台飞速发展，用户对高质量音乐的需求也越来越高。然而，在大量
音乐曲库面前，用户常常难以找到自己喜欢的音乐。因此，搭建一个能够根据用户兴趣推荐音乐的系
统，成为了亟待解决的问题。
二、基于用户的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤是一种常见的推荐算法，它利用用户之间的相似性进行推荐。该算法的核心思想
是通过分析用户的历史行为，找到相似兴趣爱好的用户群体，并向目标用户推荐这些用户喜欢的音乐
。
在音乐推荐系统中，基于用户的协同过滤推荐算法的实现步骤如下：
1. 数据预处理：收集用户行为数据，如用户的历史播放记录、收藏曲目等，并构建用户-音乐矩阵
。
2. 相似度计算：通过计算用户之间的相似度，找到相似用户。
3. 生成推荐列表：根据相似用户的喜好，为目标用户生成推荐音乐列表。
三、Python 语言开发
Python 语言是一种高级编程语言，以其简洁、易学、功能强大而受到广泛应用。在音乐推荐系统的
开发中，我们选择使用 Python 语言进行编程。
为了方便开发，我们还选择使用 PyCharm 或者 Anaconda 这两种开发环境。PyCharm 是一款功能
强大的 Python 集成开发环境，提供了丰富的调试和代码编辑功能；而 Anaconda 则是一种 Python
数据科学平台，集成了多个常用的数据处理库。
四、数据库与框架选择
本文选用 SQLite 作为音乐推荐系统的数据库。SQLite 是一种轻量级的关系型数据库，具有易用、
高效的特点，适合小型项目的开发。
在构建音乐推荐系统的过程中，我们采用了 MVC（Model-View-Controller）架构模式。该模式
将应用程序划分为三个模块：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），使得系统
具有良好的可维护性和扩展性。
五、Web 应用框架选择