目錄引言系統實現系統開發環境本推薦網站的客戶端，服務端都在本機運行，本機配置以及軟件開發平臺如表4.1所示。序號名稱詳細內容1CPUIntel(R)Core(TM)i7-7700HQCPU@2.80GHz2RAM16.0GB3操作系統Windows1064位操作系統,基于x64的處理器4開發平臺JDK11+Maven3.6.15數據庫MySQL8.06開發語言JavaEE+vue2.X7前端開發工具HbuildX8后端開發工具IntelliJIDEA9數據庫管理工具NavicatforMySQL10瀏覽器MicrosoftEdge表4.1開發配置表系統功能模塊實現用戶登錄功能實現用戶進入音樂推薦網站，可以點擊登錄按鈕，如果輸入賬號密碼正確，則登錄成功；若數據庫不存在該賬號信息或者密碼錯誤，則提示登錄失敗。具體如圖4.1，4.2所示。此外，當輸入框失去焦點時，會檢測輸入信息是否符合長度要求并提示消息。登錄成功后自動跳轉到系統首頁。圖4.1登錄成功圖4.1登錄失敗游客注冊功能實現游客初次進入網站時，可以點擊注冊按鈕進入注冊界面，按照要求輸入注冊信息。如果符合信息輸入規范便可以成功注冊。具體如圖4.3，圖4.4所示。圖4.3注冊不符合輸入規范圖4.4游客注冊頁面用戶首頁推薦歌單功能實現本音樂推薦網站的推薦模塊主要采用基于文化元數據的內容推薦算法。選擇該算法主要考慮到本系統現有數據量并不大，選擇協同過濾算法推薦很有可能會出現數據稀疏化的問題，使推薦效果比較差；而基于內容的推薦算法主要根據音樂本身的特征進行推薦，在數據量不大的情況下依舊可以達到一定的推薦效果，再通過基于文化元數據算法的推薦算法的優化，可以達到相對較好的推薦效果。具體推薦效果如圖4.5所示。圖4.5首頁推薦結果歌曲播放模塊功能實現用戶和游客可以選擇歌曲，點擊之后開始播放。具體如圖4.6，圖4.7所示。圖4.6播放欄播放歌曲圖4.7歌曲歌詞輪播頁面關鍵詞搜索功能實現用戶和游客輸入想要查詢的關鍵詞，前端提交搜索請求給后端進行模糊查找，后端業務邏輯層對關鍵詞進行處理，從數據庫中歌曲表、歌手表以及歌單表進行比對，將所有相近結果返回前端，具體功能演示如圖4.8，圖4.9所示。圖4.8歌曲、歌手相關搜索結果頁面圖4.9歌單相關搜索結果頁面個人信息管理功能實現用戶在登錄后，可以選擇進入個人信息管理中心，完成編輯個人資料，修改用戶名密碼等操作，具體功能實現如圖4.10，4.11所示。圖4.10編輯個人資料頁面圖4.11修改頭像頁面管理員登錄功能實現管理員可以直接登錄音樂推薦網站的后臺管理系統，輸入正確的管理員賬號密碼后，可以進入后臺管理系統。具體實現如圖4.12所示。圖4.12管理員登錄頁面系統信息簡介及統計圖管理員成功進入系統后，可以查看系統信息以及統計圖，具體如圖4.13所示。圖4.13系統簡介頁面系統管理功能實現管理員除了可以查看系統內的信息以外，也可以對系統內的數據進行管理。以歌手管理為例，具體如圖4.14所示。圖4.14歌手管理頁面本章小結本章首先從硬件和軟件兩個角度，分別簡要介紹了本音樂推薦網站的開發環境；其次從客戶端和管理員端兩個方面，以系統實際運行截圖的方式，結合文字說明，詳略得當地展示本網站的功能模塊。根據所展示的眾多系統界面，說明了本系統功能實現的完備，為下一章的測試做好了充分的準備。音樂推薦網站功能測試測試目的本音樂推薦網站所實現功能較多，部分功能業務邏輯較為復雜，因此為了保證整個網站的可用性和穩定性，需要測試人員有目的地進行測試，以保證網站可以正常使用，并滿足用戶的需求。下面，針對系統較為常用的功能模塊進行測試，以便于日后修改和完善工作的進行。功能測試用戶登錄注冊功能測試測試內容測試步驟預期結果實際結果結論用戶登錄點擊登錄按鈕輸入正確的用戶名和密碼提交登錄請求提示登錄成功，跳轉到網站首頁與預期相符通過點擊登錄按鈕輸入錯誤的用戶名和密碼提交登錄請求提示用戶名或密碼錯誤，請重新輸入與預期相符通過用戶注冊點擊注冊按鈕填寫正確的注冊信息提交注冊請求提示注冊成功，跳轉到網站首頁與預期相符通過點擊注冊按鈕不按照填寫規范進行填寫無法提交注冊請求與預期相符通過表5.1用戶登錄注冊測試表用戶主要功能模塊測試測試內容測試步驟預期結果實際結果結論歌曲播放點擊任意歌曲點擊暫停按鈕后再次點擊任意拖動歌曲進度條歌曲在操作過程中均可流暢播放與預期相符通過歌曲切換點擊播放歌單內任意一首歌點擊上一首、下一首按鈕歌曲可以切換與預期相符通過表5.2用戶功能模塊測試表測試內容測試步驟預期結果實際結果結論歌曲收藏點擊音樂播放條上的收藏按鈕1.如果用戶已經登錄，歌曲可以加入我的音樂2.如果用戶尚未登錄，系統提示請先登錄與預期相符通過歌曲下載點擊歌曲播放條上的下載按鈕歌曲開始下載與預期相符通過查看歌詞點擊歌曲圖片顯示該歌曲的全部歌詞，并會隨進度條滾動歌詞與預期相符通過搜索音樂輸入目標關鍵字提交搜索請求1.會返回歌曲名或者歌手姓名中包含關鍵字的所有歌曲2.會返回歌單名中包含關鍵字的所有歌單與預期相符通過歌單評分點擊進入任意歌單給該歌單打分顯示該用戶的評分與預期相符通過歌單評價點擊進入任意歌單在評論區輸入評價內容點擊提交按鈕1.如果用戶已經登錄，顯示該用戶的評論2.如果用戶尚未登錄，提示請先登錄與預期相符通過續表5.2用戶功能模塊測試表用戶個人信息模塊測試測試內容測試步驟預期結果實際結果結論編輯個人資料點擊進入編輯個人資料界面對個人資料進行增刪改操作點擊保存按鈕個人資料得到修改與預期相符通過上傳頭像點擊修改頭像按鈕選擇上傳圖片點擊提交按鈕頭像圖片被修改與預期相符通過表5.3用戶個人信息模塊測試表管理員后臺管理模塊測試測試內容測試步驟預期結果實際結果結論用戶管理點擊選擇用戶管理按鈕選擇任意用戶，點擊編輯按鈕對該用戶進行修改操作，并提交修改用戶個人信息被修改與預期相符通過歌手管理點擊選擇歌手管理按鈕選擇任意歌手，點擊編輯按鈕對歌手進行信息修改，添加或刪除歌曲，并提交修改歌手對應信息被修改與預期相符通過歌單管理點擊選擇歌單管理按鈕選擇任意歌單，點擊編輯按鈕對歌單名等信息進行修改，添加或刪除歌單內歌曲，修改歌單評分，刪除歌單評論，并提交修改歌單信息以及歌單內容被修改與預期相符通過表5.4管理員后臺管理模塊測試本章小結本章主要對音樂推薦網站的諸多功能模塊進行了功能性測試，例如登錄注冊模塊，歌曲搜索播放模塊，個人信息管理模塊，后臺信息管理模塊。基本所有模塊都符合預期測試結果，并對測試內容以及步驟做了詳細地闡述，總體表述清晰，測試直觀明了，基本達到了本網站預期的測試目標。致謝總結與展望項目總結在這個信息爆炸的時代里，好的音樂推薦系統是用戶和音樂內容的聯系紐帶，能夠幫助用戶在尚未建立明確需求的情況下尋找到自己感興趣的音樂。如今國內外許多的互聯網公司利用推薦系統，精準地為潛在的目標客戶推送著他們可能感興趣的內容。這一方面為社會帶來了商業領域的巨大繁榮，另一方面也讓用戶享受到了他們感到滿意的服務，解決了很多不易被人關注的需求痛點。本文對音樂推薦網站的研究現狀，需求分析，具體實現以及數據庫的設計等方面進行了研究和實踐。以提供良好體驗的系統為核心，比較了現行主流的音樂推薦網站，以JavaEE+vue2.x為基礎實現了本系統的前后端，包括了用戶登錄注冊，修改個人信息，查看音樂詳細信息，歌曲、歌單搜索以及推薦歌單等一系列的功能，致力于為用戶提供良好的音樂獲取以及欣賞功能，幫助音樂愛好者在廣袤的音樂海洋里發現屬于自己的旋律。本網站的開發使用到了許多當前主流的技術，Springboot作為成熟的Web開發框架幫助我迅速上手了后端系統的架構。Mybatis同樣作為比較主流的持久層中間件，為我對數據庫的請求和訪問提供了很高效的解決方案。Vue將前端網頁本來較為復雜的整體設計拆解為一個個組件的開發，極大地方便了我對多個功能模塊的設計與實現，并且也使得頁面美觀清爽。最后總結一下本音樂推薦網站整體開發的流程。在我正式開發前，首先查閱了國內外許多音樂推薦系統相關的論文，了解了當前比較主流的音樂推薦技術，并且分析了現有條件下能夠實現的推薦技術，以備于接下來的開發。其次，了解并學習了當前最為熱門的前后端分離框架——Springboot+vue，這為我開發系統奠定了良好的基礎。接下來對本網站做了需求分析，制作了系統框架圖以及一系列功能模塊的用例圖，結合著用例分析對系統的設計與實現有了初步的想法。緊接著便是設計數據庫系統的E-R圖，根據E-R圖進一步完成了數據庫表的設計。最后便是在之前的基礎上，一步一步地完成了網站的各個功能模塊的搭建，編寫測試用例并完成了對網站主要功能模塊的測試，檢查網站是否符合設計要求。未來展望本網站的大部分功能已經基本實現，但由于開發時間較為緊張，尚有一些地方可以繼續改進。具體如下：在音樂的數據量上，可以采用爬蟲技術獲取更豐富的音樂數據，以提高推薦算法的準確度。在系統的數據庫設計上，可以引入ElasticSearch為數據庫建立更快捷的索引，以提高搜索時的查詢效率。在系統的高并發上，沒有考慮過用戶量過多時服務器可能會負載過大，網站可能會因此出現卡頓的問題，可以考慮添加緩存中間件Redis，或者考慮分布式的架構設計。參考文獻KuoFF,ShanMK.Apersonalizedmusicfilteringsystembasedonmelodystyleclassification[C]//DataMining,2002.ICDM2003.Proceedings.2002IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2002:649-652.ShaoB,WangD,LiT,etal.Musicrecommendationbasedonacousticfeaturesanduseraccesspatterns[J].IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2009,17(8):1602-1611.JohnJ.Pandoraandthemusicgenomeproject[J].ScientificComputing,2006,23(10):40-41.LiQ,MyaengSH,KimBM.Aprobabilisticmusicrecommenderconsideringuseropinionsandaudiofeatures[J].Informationprocessing&management,2007,43(2):473--487.HenningV,ReicheltJ.Mendeley-ALast.fmforresearch?[C]//eScience,2008.eScience'08.IEEEFourthInternationalConferenceon.IEEE,2008:327-328.LuCC,TsengVS.Anovelmethodforpersonalizedmusicrecommendation[J].ExpertSystemswithApplications,2009,36(6):10035-10044.KaminskasM,RicciF.Location-adaptedmusicrecommendationusingtags[C]//InternationalConferenceonUserModeling,Adaptation,andPersonalization.Springer,Berlin,Heidelberg,2011:183-194.LampropoulosAS,LampropoulouPS,TsihrintzisGA.Acascade-hybridmusicrecommendersystemformobileservicesbasedonmusicalgenreclassificationandpersonalitydiagnosis[J].MultimediaToolsandApplications,201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