基于知识图的音乐推荐系统
系统简介
本项目是一个基于知识图谱的音乐推荐系统，旨在通过分析用户的音乐浏览历史，结合知识图谱技术，为用户提供个性化的音乐推荐服务。系统内置了一套初始化数据，包括音乐信息和用户信息，并提供了方便的接口用于数据初始化和推荐功能调用。
功能描述
用户端功能
用户登录注册：提供标准的用户登录和注册功能，支持用户退出登录。
音乐列表展示：登录后，用户可以查看系统内的音乐列表，并支持模糊搜索功能，便于用户快速找到感兴趣的音乐。
音乐详情页：点击音乐列表中的某首音乐，可以进入音乐详情页，展示音乐的详细信息，包括歌手、专辑等，并提供在线播放和下载功能。
评论区：在音乐详情页，用户可以在评论区发表评论，与其他用户交流音乐感受。
个人中心：用户可以进入个人中心修改个人信息，如用户名、密码等。
推荐页面：核心功能之一，用户点击推荐页面，系统会根据用户的历史浏览记录，通过知识图谱技术推荐相似的音乐给用户。推荐逻辑详细描述了如何通过用户浏览的音乐节点，找到与之相关联的其他音乐节点，并根据这些关联为用户提供推荐。
管理员端功能
用户信息管理：管理员可以维护系统内的用户信息，包括增删改查等操作，确保用户数据的准确性和完整性。
音乐信息管理：管理员可以管理系统内的音乐信息，包括添加新音乐、删除旧音乐、修改音乐信息等，以满足系统的实时更新需求。
历史记录管理：管理员可以查看和管理用户的音乐浏览历史记录，用于数据分析或推荐算法的优化。
技术描述
本系统采用Django框架进行后端开发，利用Python语言编写业务逻辑和数据处理代码。前端部分采用HTML、CSS和JavaScript进行页面设计和交互实现。知识图谱技术通过Neo4j图数据库实现，用于存储音乐之间的关联关系和用户浏览历史。推荐算法基于图数据库中的关联关系进行运算，为用户提供个性化的音乐推荐服务。
此外，系统还使用了SQLite数据库作为辅助数据库，用于存储用户信息、音乐信息等基础数据。通过Django的ORM功能，实现了对数据库的高效访问和操作。
总的来说，本项目是一个结合了Web技术、知识图谱技术和推荐算法的音乐推荐系统，旨在为用户提供更加智能和个性化的音乐推荐体验。
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