"基于Python Django的深度学习音乐推荐系统研究"

本研究旨在探讨基于Python Django深度学习的音乐推荐方法，并开发一个相应的系统。在数字化时代，随着媒体的不断发展，现在的数字音乐越来越丰富多样，并且对社会的传播影响力也越来越大。然而，在如此庞大的音乐数据环境中，用户要找到自己喜欢的音乐类型，找到心中的那首歌曲，却常常很难，就像大海捞针一样。 目前已经有很多音乐推荐系统存在，但是它们的内容和推荐方式与用户的感知差距明显，存在各种问题。而深度学习和卷积神经网络的不断发展，为音乐推荐系统的改进提供了契机。本研究通过使用自动编码器与卷积神经网络相结合的方法，挖掘音频和歌词的非线性特征，以实现更好的音乐推荐和搜索识别功能。同时，将内容特征与协同过滤相结合，进行训练，以构建紧密耦合的模型。 通过本次系统的搭建与开发，我们能够通过深度学习的方式实现根据用户喜好进行音乐推荐的功能。该系统使用Python Django作为开发框架，利用深度学习算法进行音乐特征挖掘，通过KNNBaseline算法实现音乐相似度计算和推荐。这使得系统能够更好地根据用户的个人喜好和历史行为进行音乐的推荐和构建用户画像。 在研究过程中，我们提取了音频和歌词的特征，并通过自动编码器和卷积神经网络对特征进行了学习和训练。同时，我们还采用了协同过滤算法，将用户的历史行为进行建模，以更好地预测用户的喜好和推荐音乐。 通过实验和评估，我们发现该系统能够准确地根据用户的喜好进行音乐推荐，并且具有一定的个性化特点。同时，该系统也具有良好的用户交互性和用户体验，能够通过用户的反馈不断改善推荐结果。 综上所述，本研究通过深度学习和卷积神经网络的方法，结合Python Django开发框架，成功构建了一个基于用户喜好的音乐推荐系统。该系统具有较高的准确性和个性化特点，能够为用户提供更好的音乐推荐服务。未来，我们将进一步优化和改进该系统，以满足用户对音乐推荐的不断增长的需求。