Springboot基于java搭建网站框架音乐系统
基于Hadoop的音乐网站数据可视化分析系统

前言介绍

随着互联网技术的发展，音乐爱好者越来越倾向于在线平台来享受音乐。本系统采用springboot框架，数据库使用MySQL数据库。结合Hadoop大数据技术数据分析，前端vue，提供了一个高效、稳定的在线音乐解决方案。该系统涵盖了音乐购买、播放、评论和社交互动等多个功能，通过集成的数据库管理，确保了数据的安全和一致性。通过用户友好的界面设计，用户可以轻松搜索、购买和分享他们喜欢的音乐，系统后端的优化算法能够根据用户的喜好推荐相关音乐内容，增强用户体验。系统的管理员界面提供了全面的管理工具，便于跟踪用户行为和维护系统内容。该音乐系统旨在为全球音乐爱好者提供一个无缝、个性化的在线音乐体验。

01开发环境

1.1Java 技术

1.2SpringBoot 框架

1.3Hadoop，spark，hive

1.4Scrapy爬虫

1.5MySQL数据库

1.6B/S 结构

1.7Vue.js 技术

1.8基于用户收藏的协同过滤算法

02系统功能模块

亮点（爬虫【网易云音乐网站】、协同过滤算法推荐）、数据预测、Echarts可视化）

1、音乐数据管理：爬虫信息列表展示。

2、数据存储：mysql数据库。

3、可视化分析：各种数据分析统计后图表大屏展示。

4、数据分析：根据爬虫爬取的数据统计分析展示

03图片展示

5. 代码展示

  /**
        * 协同算法（基于用户收藏的协同算法）（交流学习+vx：S20231025S ）
        * */
    @RequestMapping("/autoSort2")

    public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,YinyuexinxiEntity yinyuexinxi, HttpServletRequest request){

        String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();

        Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());

        List<StoreupEntity> storeups = storeupService.selectList(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("type", 1).eq("tablename", "yinyuexinxi"));

        Map<String, Map<String, Double>> ratings = new HashMap<>();

        if(storeups!=null && storeups.size()>0) {

            for(StoreupEntity storeup : storeups) {

                Map<String, Double> userRatings = null;

                if(ratings.containsKey(storeup.getUserid().toString())) {

                    userRatings = ratings.get(storeup.getUserid().toString());

                } else {

                    userRatings = new HashMap<>();

                    ratings.put(storeup.getUserid().toString(), userRatings);

                }



                if(userRatings.containsKey(storeup.getRefid().toString())) {

                    userRatings.put(storeup.getRefid().toString(), userRatings.get(storeup.getRefid().toString())+1.0);

                } else {

                    userRatings.put(storeup.getRefid().toString(), 1.0);

                }

            }

        }

        // 创建协同过滤对象

        UserBasedCollaborativeFiltering filter = new UserBasedCollaborativeFiltering(ratings);



        // 为指定用户推荐物品

        String targetUser = userId;

        int numRecommendations = limit;

        List<String> recommendations = filter.recommendItems(targetUser, numRecommendations);



        // 输出推荐结果

        System.out.println("Recommendations for " + targetUser + ":");

        for (String item : recommendations) {

            System.out.println(item);

        }