随着互联网技术不断地发展，网络与大数据成为了人们生活的一部分，而歌曲筛选推荐系统作为网上应用的一个全新的体现，由于其特有的便捷性，已经被人们所接受。目前主流的歌曲筛选推荐系统服务不仅不明确并且管理盈利较低，针对用户定制的歌曲筛选推荐系统更能够体现出其服务特色。
本项目以歌曲筛选推荐系统为研究背景，采用的框架为springboot和Java开发了歌曲筛选推荐系统。本文通过分析歌曲筛选推荐系统的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境。通过调研，明确了歌曲筛选推荐系统的需求，最后开发实现了系统并进行了测试。
关键词：歌曲筛选推荐系统； springboot框架；Java语言；
程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。
程序操作流程图
首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数，用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层，调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层，进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户，则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体，通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后，可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果，例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。
系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层（Model），模型层通常对应着数据库或者其他数据源，它负责与数据库进行交互，执行各种数据操作，并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰，尽可能减少与视图和控制器的耦合，以提高代码的可维护性和可重用性。
其次是视图层（View）通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互，接受用户的输入，并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中，视图层应该尽量保持简单，只负责数据的展示和用户交互，不涉及业务逻辑的处理，以保持视图层的清晰度和可复用性，最后是控制器层（Controller），每个层都有特定的职责和功能，通过分层架构设计，实现代码模块化，为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。
请文末卡片dd我获取更详细的演示视频
5.1前台用户功能的实现
当游客打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，游客能够看到歌曲筛选推荐系统的导航条显示系统主页、音乐信息、音乐资讯、音乐论坛、个人中心等，系统首页界面如图5.1所示：
图5.1 系统首页界面
当用户进入系统进行相关操作前必须进行注册、登录，用户注册、用户登录界面如图5.2所示：
图5.2 用户注册、用户登录界面
用户点击音乐信息:在音乐信息页面的搜索栏输入音乐名称、作者，进行搜索，可以查看音乐名称、图片、作者、收藏数、分享数、评论数、播放数、歌曲列表数、点击次数、评论数、收藏数等内容，还可以点击收藏或者评论等操作；如图5.3所示：
图5.3音乐信息页面
用户点击音乐资讯:在音乐资讯页面的搜索栏输入标题、简介，进行搜索，可以查看标题、封面、发布时间、点击次数、评论数、收藏数等内容，还可以进行收藏或者评论等操作；如图5.4所示：
图5.4音乐资讯页面
用户点击个人中心，在个人中心页面可以修改个人信息，还可以对修改密码、我的发布、我的收藏进行详细操作，如图5.5所示：
图5.5个人中心页面
在登录界面中需要使用el-input标签实现输入框供管理员输入用户名和密码，需要使用name标签表示不同的信息。在登录界面中还需要包括角色的按钮，使用el-radio表示按钮，管理员可以点击按钮从而选择不同的角色，如图5.6所示。
图5.6管理员登录界面
管理员登录进入歌曲筛选推荐系统可以查看系统首页、用户管理、音乐信息管理、音乐资讯管理、 音乐论坛、系统管理、我的信息等功能，进行详细操作，如图5.7所示。
图5.7管理员功能界面图
管理员点击用户管理；在用户管理页面输入账号、姓名、性别，进行搜索，然后查看用户账号、姓名、性别、年龄、手机、身份证、头像，还可以点击新增或删除等操作；如图5.8所示。
图5.8用户管理界面图
管理员点击音乐信息管理；在音乐信息管理页面输入音乐名称、图片、作者，进行搜索，然后查看音乐名称、图片、作者、收藏数、分享数、评论数、播放数、歌曲列表数、点击次数、评论数、收藏数，还可以点击新增或删除、爬取数据等操作；如图5.9所示。
图5.9音乐信息管理界面图
管理员点击音乐资讯管理；在音乐资讯管理页面输入标题、封面、发布时间、点击次数、评论数、收藏数，进行搜索，然后查看音乐资讯，还可以点击新增或删除等操作；如图5.10所示。
图5.10音乐资讯管理界面图
管理员点击音乐论坛；在音乐论坛页面输入帖子标题，进行搜索，然后查看帖子标题、用户名、状态、是否置顶、置顶时间，还可以点击删除音乐论坛等操作；如图5.11所示。
图5.11音乐论坛界面图
管理员点击系统管理；在系统管理页面包括系统简介、轮播图管理，还可以进行详情操作；如图5.12所示。
图5.12系统管理界面图
歌曲筛选推荐系统展示图，如图5.13所示。
图5.13歌曲筛选推荐系统展示图
在基于大数据的商品推荐系统开发中，数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程：首先，通过各种渠道搜集宠物商品信息数据集，这可能涉及抓取在线宠物商品信息平台的数据、接收资料，以及整合宠物商品公告等。这些数据应涵盖宠物商品的核心详情，例如价格走势统计、店铺商品统计、宠物食品总数、用户总数、宠物食品、商品品牌统计、适用品种统计等。
接着，获取到数据集后，重要的一环是执行数据清洗和预处理步骤。数据清洗的目的是保证数据质量和完整性，涉及消除重复记录、处理未填充的值、修正不准确的信息等。预处理阶段则涵盖数据的格式统一、标准化和转化操作，以适应后续的分析需求。这一过程中，我利用pandas库来进行数据洞察，并结合Scrapy架构进行高效的数据采集和清洗，从而保证数据的精确度和实用性。为了数据的可靠存储和扩展能力，选用MySQL数据库系统。
为了建立与MySQL数据库的连接，我将使用root用户，其密码设定为123456，目标数据库名为spider5nw5u40i。采用pandas的read_sql方法，可以从数据库中提取所需的数据。具体代码实现代码如下所示。
def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider381f1kqr?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from qichexinxi limit 50', con = engine)
首先检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。
def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider381f1kqr?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from qichexinxi limit 50', con = engine)
# 重复数据过滤
df.duplicated()
df.drop_duplicates()
#空数据过滤
df.isnull()
df.dropna()
# 填充空数据
df.fillna(value = '暂无')
# 异常值过滤
# 滤出 大于800 和 小于 100 的
a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
# 过滤正态分布的异常值
b = np.random.randn(100000)
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
# 正态分布数据
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
# 不满⾜条件的⾏索引
index = df2[cond].index
# 根据⾏索引，进⾏数据删除
df2.drop(labels=index,axis = 0)
生成一个包含80个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。
创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。
移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。
# 去除多余html标签
def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()
将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是Shangpinxinxi，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_Shangpinxinxi中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中，代码段如图6-22所示。
# 数据库连接函数
def db_connect(self):
# 从配置文件中获取数据库连接信息
type = self.settings.get('TYPE', 'mysql') # 数据库类型，默认为 MySQL
port = int(self.settings.get('PORT', 3306)) # 数据库连接端口，默认为 3306，需转换为整数类型
user = self.settings.get('USER', 'root') # 数据库用户名，默认为 root
password = self.settings.get('PASSWORD', '123456') # 数据库密码，默认为 123456
try:
# 从类属性中获取数据库名
database = self.databaseName
except:
database = self.settings.get('DATABASE', '') # 从配置文件中获取数据库名，默认为空字符串
# 根据数据库类型选择不同的数据库连接方式
if type == 'mysql':
# MySQL 数据库连接方式
connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
else:
# MSSQL 数据库连接方式
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
# 返回数据库连接对象
return connect
通过爬取https://cars.app.autohome.com.cn网站数据集。数据如图5-12,5-13所示
图5-12 数据集
图5-13 数据集
1 绪 论
1.1研究背景与意义
1.2系统研究现状
1.3 论文主要工作内容
2 系统关键技术
2.1 java简介
2.2 MySQL数据库
2.3 B/S结构
2.4 SpringBoot框架
2.5 VUE框架
3 系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性
3.1.2 操作可行性
3.1.3 经济可行性
3.1.4 法律可行性
3.2 系统性能分析
3.3 系统功能分析
3.4 系统流程分析
3.4.1 数据开发流程
3.4.2 用户登录流程
3.4.3 系统操作流程
3.4.4 添加信息流程
3.4.5 修改信息流程
3.4.6 删除信息流程
4 系统设计
4.1 系统概要
4.2 系统结构设计
4.3数据库设计
4.3.1 数据库设计原则
4.3.3 数据库表设计
4.4 系统时序图
4.4.1 注册时序图
4.4.2 登录时序图
4.4.3 管理员修改用户信息时序图
4.4.4 管理员管理系统信息时序图
5 系统的实现
5.1前台功能实现
5.1.1系统首页页面
5.1.2个人中心
5.2后台管理员功能实现
6 系统测试
6.1 测试环境
6.2 测试目的
6.3 测试概述
6.4 单元测试
6.4.1 注册测试
6.4.2 登录测试
6.5 集成测试
结 论
参考文献
致 谢
/**
* 登录相关
*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
@Autowired
private UserService userService;
@Autowired
private TokenService tokenService;
/**
* 登录
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/login")
public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
if(user != null){
if(!user.getRole().equals(role)){
return R.error("权限不正常");
}
if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
return R.error("账号或密码不正确");
}
String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
return R.ok().put("token", token);
}else{
return R.error("账号或密码或权限不对");
}
}
/**
* 注册
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/register")
public R register(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);
if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
return R.error("用户已存在");
}
userService.insert(user);
return R.ok();
}
/**
* 退出
*/
@GetMapping(value = "logout")
public R logout(HttpServletRequest request) {
request.getSession().invalidate();
return R.ok("退出成功");
}
/**
* 密码重置
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping(value = "/resetPass")
public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
if(user==null) {
return R.error("账号不存在");
}
user.setPassword("123456");
userService.update(user,null);
return R.ok("密码已重置为：123456");
}
/**
* 列表
*/
@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
/**
* 信息
*/
@RequestMapping("/info/{id}")
public R info(@PathVariable("id") String id){
UserEntity user = userService.selectById(id);
return R.ok().put("data", user);
}
/**
* 获取用户的session用户信息
*/
@RequestMapping("/session")
public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
UserEntity user = userService.selectById(id);
return R.ok().put("data", user);
}
/**
* 保存
*/
@PostMapping("/save")
public R save(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);
if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
return R.error("用户已存在");
}
userService.insert(user);
return R.ok();
}
/**
* 修改
*/
@RequestMapping("/update")
public R update(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);
userService.updateById(user);//全部更新
return R.ok();
}
/**
* 删除
*/
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
return R.ok();
}
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