基于AI的音乐社区智能推荐与交互平台设计与开发 java+springboot+vue.js SpringbootAI实现AI智能推荐、AI聊天助手、AI评论情感分析 可视化数据分析 爬虫
基于AI的音乐社区智能推荐与交互平台设计与开发 javaspringbootvue.js SpringbootAI实现AI智能推荐、AI聊天助手、AI评论情感分析 可视化数据分析 爬虫AIMusicRecSystem一、项目简介1、开发工具和使用技术idea集成开发工具nodejs18.0及以上版本jdk17及以上版本maven依赖管理工具mysql8及以上版本navicat数据库管理工具springboot后端框架vue3前端框架vue-router路由组件pinia状态管理组件element plus组件echarts可视化图表组件、SpringAI框架、阿里云大模型平台等。2、实现功能用户首页http://localhost:5173/管理员首页http://localhost:5173/admin管理员账号admin 管理员密码admin用户功能登录、注册、忘记密码、兴趣标签、音乐分类、音乐排行榜、流行度热点推荐、AI智能推荐、兴趣标签推荐、相关推荐基于内容推荐(AI向量模型推荐)、AI评论情感分析、音乐歌单、音乐播放、音乐数据分析、点赞、收藏、评分、评论、浏览历史、修改信息、修改密码等管理员功能登录、可视化数据分析、音乐管理、音乐类型管理、用户管理、歌单管理、兴趣标签管理、点赞管理、收藏管理、评分管理、评论管理、浏览历史管理、管理员管理等。智能推荐用户未登录基于流行度的热点推荐随机查询所有用户偏好的音乐即评分评分4、收藏、点赞量多的音乐用户已登录AI智能推荐如果没有推荐结果兴趣标签推荐即随机查询当前登录用户兴趣标签下的音乐。AI智能推荐音乐首先根据当前登录用户最近的音乐偏好评分评分4、收藏、点赞的音乐构建用户偏好音乐的文本内容然后使用AI向量模型将偏好文本向量化到向量库中检索相匹配的音乐构建候选推荐的音乐集合然后构建用户画像提示词包含年龄、性别、简介等、构建用户最近的音乐偏好提示词、构建候选推荐音乐的提示词整理构建向AI大语言模型发送的消息提示词用户画像、最近的音乐偏好、候选推荐音乐、输出结果格式AI大语言模型智能推荐。相关推荐用户未登录同类型推荐随机查询当前音乐的音乐类型下的音乐用户已登录基于内容推荐如果没有推荐结果同类型推荐随机查询当前音乐的音乐类型下的音乐同时过滤当前音乐、当前登录用户已浏览的音乐。基于内容推荐音乐首先根据当前音乐信息构建当前音乐的文本内容然后使用AI向量模型将当前音乐的文本内容向量化到向量库中检索相匹配的音乐构建候选推荐的音乐集合然后过滤用户已经评分、收藏、点赞、推荐过的音乐得到最终推荐的音乐。可视化数据分析饼状图、词云图、柱状图。3、开发步骤一、需求分析主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如前台用户需要有登录、注册、退出登录、搜索音乐、音乐评分、AI智能推荐等后台管理员需要有登录、用户管理、音乐管理、音乐类型管理等。springboot后端框架、vue前端框架、mysql数据库技术的选择等。二、数据库设计数据库设计使用navicat数据库管理工具可通过sql语句脚本生成数据库表也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计例如评分记录表需要外键关联用户表和音乐表。三、前端vue框架搭建在cmd中使用nodejs命令node create vuelatest可快速创建一个vue框架项目同时使用了vue-router路由插件、pinia状态管理插件、axios数据请求插件、echarts可视化插件和element plus等插件其中element plus的ui组件用于设计html页面。四、后端springboot框架搭建springboot是spring家族中的一个全新框架用来简化spring程序的创建和开发过程。在以往我们通过SpringMVCSpringMybatis框架进行开发的时候我们需要配置web.xml、spring配置、mybatis配置然后整合在一起而springboot抛弃了繁琐的xml配置过程采用大量默认的配置来简化我们的spring开发过程。SpringBoot化繁为简使开发变得更加的简单迅速。Spring AI 是 Spring 官方推出的一个人工智能应用开发框架其核心目标让 Java 开发者能标准化地调用 AI 大模型。使用idea集成开发工具同时开发springboot后端系统和vue前端系统。使用nodejs创建一个vue3项目然后使用idea打开接着配置router路由导航、axios后端数据请求、element plus的ui组件最后是具体页面的实现。使用idea创建一个maven项目然后在pom.xml中配置springboot框架开发依赖spring、springmvc、mybatis等接着就是创建controller、service、mapper、entity等最后就是具体功能的实现。五、功能开发具体功能的实现商业项目开发时前后端由不同的开发人员实现并根据开发文档实现数据接口处理一般的项目可以是设计一个前端页面同时实现一个后端数据接口。首先是进行前台用户首页的开发其次是音乐详情然后是用户注册、登录等接着是用户的评分、修改信息等然后是进行管理员功能的开发最后是进行前台用户的AI智能功能实现。六、系统测试主要是进行bug修改。二、项目展示三、代码展示及运行结果专业长期研究java、python推荐算法基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习、深度学习等、大数据、AI开发等欢迎留言、私信互相交流学习后续会不断更新欢迎关注。

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