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1、2026年计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

2、大数据、计算机专业选题（Python/Java/大数据/深度学习/机器学习）（建议收藏）✅

1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Django框架（Web后端+MVT架构）、requests爬虫（千千音乐数据采集）、TensorFlow深度学习框架（智能推荐模型）、推荐算法（融合深度学习与协同过滤）、Echarts可视化（多维度音乐数据图表）、HTML+CSS（前端交互界面）、MySQL数据库（音乐/用户/行为数据存储）
• 核心功能：千千音乐数据自动化采集（歌曲信息、歌词、类型、时长等）、音乐播放（在线播放+进度控制）、智能推荐（基于用户听歌偏好）、用户互动（评论/评分/收藏）、多维度数据可视化（类型分布、发布时间趋势、歌词词云等）、个人中心（播放历史/收藏管理）、后台数据管控
• 研究背景：音乐平台（如千千音乐）内容海量但分散，用户面临“找歌难”痛点——手动筛选效率低（需从数万首歌曲中定位喜好）、传统推荐依赖热门度（忽略小众偏好，如用户喜欢独立民谣却推荐流行金曲）；同时缺乏“音乐数据深度分析”工具（如某类型歌曲时长分布、歌词主题趋势），亟需“采集-播放-推荐-分析”一体化音乐平台解决。
• 研究意义：技术层面，整合爬虫、深度学习推荐、可视化与Web开发，构建“音乐全流程服务”技术链；用户层面，提供“精准推荐+便捷播放+数据洞察”体验，降低找歌成本；学习层面，适合作为Python全栈+深度学习的毕业设计，覆盖数据采集、算法应用、前端交互核心技能。

2、项目界面

1. 首页—数据概况（统计数据、音乐类型/发布时间/时长分析）
   

2. 音乐推荐（个性化推荐歌曲列表）

3. 歌曲列表（全量歌曲展示与筛选）

4. 歌单歌曲列表（自定义歌单内歌曲管理）

5. 音乐播放、音乐评论（播放控制+用户评论区）

6. 歌曲评分（用户对歌曲的星级评分界面）

7. 我的收藏（用户收藏的歌曲/歌单）

8. 音乐类型选择分析（不同音乐类型分布图表）

9. 歌曲词云图分析（歌词关键词词云展示）

10. 历史播放记录（用户听过的歌曲列表）

11. 注册登录（用户身份认证入口）

12. 后台数据管理（管理员数据维护界面）

3、项目说明

本项目是基于Django+深度学习的智能音乐服务平台，核心通过requests爬虫采集千千音乐数据，结合TensorFlow构建推荐模型，配套Echarts可视化与完整播放交互功能，实现“音乐发现-播放-互动-分析”闭环，旨在解决传统音乐平台“找歌难、推荐不准、数据洞察缺失”的问题。

（1）系统架构与技术逻辑

• 架构设计：采用“分层协同”架构，覆盖音乐服务全流程：
  1. 数据层：
     • 采集：requests爬虫定向爬取千千音乐数据，包括歌曲基础信息（名称、歌手、专辑、类型、时长、发布时间）、歌词、播放链接；
     • 存储：MySQL数据库核心表——歌曲表（存储基础信息）、用户表（账号、密码、偏好）、行为表（播放历史、收藏、评分、评论）、歌单表（用户自定义歌单及关联歌曲）；
  2. 算法层：
     • 推荐算法：融合两种核心逻辑——
       • 深度学习（TensorFlow）：将用户听歌历史转化为特征向量（如“摇滚+民谣”偏好），通过神经网络模型预测用户对未听过歌曲的喜好度；
       • 协同过滤：结合“用户-歌曲评分矩阵”，找到相似用户群体，推荐其高评分歌曲；
     • 数据分析：Pandas处理原始数据（统计类型分布、时长区间、发布年份趋势），为可视化提供结构化输入；
  3. 应用层：
     • 后端（Django）：提供API接口（数据查询、推荐调用、播放控制、用户行为记录）、用户认证、歌单管理逻辑；
     • 前端：HTML+CSS构建响应式界面，实现播放控制（暂停/进度条/音量）、评论提交、评分交互等功能；
  4. 可视化层（Echarts）：将分析数据转化为直观图表（柱状图/折线图/词云），支撑音乐趋势洞察；
• 核心流程：requests爬虫采集千千音乐数据→存入MySQL→用户注册登录后听歌/评论/收藏→系统记录行为数据→调用推荐算法生成个性化列表→Echarts展示数据可视化结果→用户通过前端播放/互动→管理员通过后台维护数据。

（2）核心功能模块详解

① 千千音乐数据采集模块（基础支撑）

• 功能：自动化获取高质量音乐数据，保障平台内容丰富度；
• 技术实现（requests核心操作）：
  1. 定向爬取逻辑：
     • 入口页：爬取千千音乐“歌曲列表页”，按类型（流行/摇滚/民谣等）分类提取歌曲详情页链接；
     • 详情页：解析HTML获取目标字段——歌曲名、歌手、专辑、时长（转为秒数标准化）、发布时间（年月日格式）、歌词（清洗特殊符号）、播放链接（提取音频源地址）；
  2. 反爬优化：设置随机请求头（模拟浏览器）、爬取间隔（每2秒1次）、代理IP池（避免单一IP被封禁），确保稳定采集；
  3. 数据清洗：剔除“无播放链接”“歌词为空”的无效歌曲，统一类型标签（如“轻音乐”“纯音乐”合并为“器乐”）。

② 音乐播放与用户互动模块（核心体验）

• 音乐播放：

  • 功能：支持在线播放、进度条拖动、音量调节、暂停/继续，播放页同步展示歌词（逐句滚动匹配播放进度）；
  • 实现：前端通过HTML5 Audio标签加载音频源，JavaScript监听播放事件同步歌词滚动，后端记录“播放历史”（每首歌播放≥30秒计入有效行为）。

• 用户互动：

  1. 评论与评分：用户在播放页提交评论（文本内容）和评分（1-5星），后端存储至数据库，前端实时刷新展示最新评论；
  2. 收藏与歌单：用户可收藏单首歌曲（加入“我的收藏”），或创建歌单（自定义名称，批量添加歌曲），支持“取消收藏”“删除歌单歌曲”；
  3. 历史记录：自动记录用户所有播放歌曲，按“播放时间”倒序展示，支持“重新播放”“添加到歌单”。

③ 智能推荐模块（技术核心）

• 功能：基于用户行为生成精准推荐，解决“找歌效率低”问题；
• 推荐逻辑（融合算法）：
  1. 特征提取：将用户行为转化为特征——
     • 类型偏好：统计用户播放/收藏歌曲的类型占比（如摇滚占60%、民谣占30%）；
     • 评分偏好：计算用户对不同歌手/专辑的平均评分（如对周杰伦歌曲平均4.8星）；
  2. 深度学习模型（TensorFlow）：
     • 输入：用户特征向量（类型占比、评分偏好）+ 歌曲特征向量（类型、时长、发布时间）；
     • 输出：用户对歌曲的预测喜好度（0-10分）；
  3. 协同过滤补充：
     • 对新用户（行为数据不足），采用“基于物品的协同过滤”——推荐与用户首次播放歌曲相似的作品（如同一歌手、同类型）；
  4. 结果展示：推荐页按“综合喜好度”排序，标注推荐理由（如“您常听摇滚，推荐同类型热门歌曲”），支持点击直接播放。

④ 多维度Echarts可视化分析模块（数据洞察）

将音乐数据转化为直观图表，辅助用户与管理员理解平台趋势：

• 首页数据概况：

  • 统计数据：总歌曲数、总用户数、今日播放量等核心指标卡片；
  • 类型分析：饼图展示“各音乐类型占比”（如流行35%、摇滚20%）；
  • 发布时间分析：折线图展示“近10年歌曲发布数量趋势”（如2020年后独立音乐发布量激增）；
  • 时长分析：柱状图展示“歌曲时长分布”（如3-4分钟歌曲占70%）。

• 专项分析：

  1. 音乐类型选择分析：堆叠柱状图对比“不同类型歌曲的播放量与评分”（如民谣评分高但播放量低）；
  2. 歌曲词云图分析：提取热门歌曲歌词的高频词（如“爱”“自由”“时光”），生成词云图，反映歌词主题趋势。

⑤ 用户管理与后台模块（支撑保障）

• 注册登录：用户通过账号密码注册，密码经SHA-256加密存储，登录后解锁“收藏/评论/推荐”功能，支持“忘记密码”通过邮箱重置。
• 后台数据管理（管理员）：
  • 内容管理：新增/删除歌曲、审核用户评论（删除违规内容）、管理歌单（下架不良歌单）；
  • 数据监控：查看“实时播放量”“热门歌曲TOP10”“用户增长趋势”，辅助运营决策；
  • 系统配置：调整推荐算法参数（如深度学习模型更新频率）、设置爬虫定时任务（每日凌晨更新数据）。

4、核心代码

from django.shortcuts import render
import json

from user.models import User, CollectSong, HistorySong, RateSong, CommentSong
from music.models import Song, SongSheet, SongType
from utils import homeUtilsFn, recommendationTensorflow


# Create your views here.

def home(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    typeList = homeUtilsFn.getSongTypeList()
    HotSongSheetList = homeUtilsFn.getHotSongSheetData()[:8]
    TopData10 = homeUtilsFn.getTopData10()
    a = 0
    for i in TopData10:
        a += 1
        i.num = a
    # print(recommentList)

    recommendList = homeUtilsFn.get_default_recommend()
    # print(recommendList)
    try:
        computeList = recommendationTensorflow.predict(userInfo.id)
        recommendList = computeList + recommendList[len(computeList):]
        # print(computeList)
    except:
        pass

    return render(request, 'index.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'typeList': typeList,
        'recommendList': recommendList,
        'HotSongSheetList': HotSongSheetList,
        'TopData10': TopData10,
    })


def music(request, id):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    # print(id)
    # 获取指定ID的歌曲信息
    musicInfo = Song.objects.get(songId=id)
    # 初始化标志位，假设用户未收藏该歌曲
    flag = True
    # 获取当前用户的历史歌曲收藏记录
    userHistoryList = HistorySong.objects.filter(user=userInfo)
    # 遍历用户的历史收藏记录
    for collect in userHistoryList:
        # 如果用户已经收藏了这首歌曲
        if collect.song.songId == int(id):
            flag = False
            break
        # 如果用户没有收藏这首歌曲，flag保持为True
    # 如果标志位为True，说明用户未收藏该歌曲，创建新的收藏记录
    if flag:
        HistorySong.objects.create(user=userInfo, song_id=int(id))

    if request.method == 'POST':
        # 创建新的评论对象
        CommentSong.objects.create(
            user=userInfo,  # 假设userInfo是已经定义的用户实例
            song=musicInfo,  # musicInfo是歌曲的实例
            content=request.POST.get('content')  # 从POST请求中获取评论内容
        )
    # 获取该歌曲的所有评论
    CommentList = CommentSong.objects.filter(song=musicInfo)

    return render(request, 'music.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'musicInfo': musicInfo,
        'songId': id,
        'CommentList': CommentList,
    })


# 歌单类型
def songSheetList(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    typeList = homeUtilsFn.getSongTypeList()
    defaultType = int(typeList[0].SongTypeId)
    if request.GET.get('defaultType'):
        defaultType = int(request.GET.get('defaultType'))
    typeId = homeUtilsFn.getSongTypeList(defaultType)
    # print(typeId)
    songSheet = SongSheet.objects.filter(song_type=typeId)[::-1]
    # print(songSheet)
    return render(request, 'songSheetList.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'songSheetList': songSheet,
        'typeList': typeList,
        'defaultType': defaultType,
    })


# 歌曲
def songSheetDetail(request, id):
    # 从session中获取当前登录的用户名
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)  # 获取用户信息
    songSheet = SongSheet.objects.get(sheetId=id)  # 获取歌单信息

    # 获取当前歌单的类型，并转换标签列表
    song_type = songSheet.song_type
    tagList = json.loads(song_type.tagList)  # 将标签列表转换为Python字典

    # 获取该歌单的歌曲列表
    songList = homeUtilsFn.getSongBysheet(id)
    # print(songList)
    userCollectList = CollectSong.objects.filter(user=userInfo)  # 获取用户收藏的歌曲列表

    def map_fn(item):
        item.status = False
        for i in userCollectList:
            if i.song.songId == item.songId:
                item.status = True
                break
        return item

    songList = list(map(map_fn, songList))

    # 渲染模板，并传递变量
    return render(request, 'songSheetDetail.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'songList': songList,
        'songSheet': songSheet,
        'userCollectList': userCollectList,
        'tagList': tagList,
    })


# 搜索
def search(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)

    if request.method == 'POST':
        searchWord = request.POST.get('searchWord')
        resultData = Song.objects.filter(title__icontains=searchWord)
        return render(request, 'search.html', {
            'userInfo': userInfo,
            'resultData': resultData
        })
    else:
        return render(request, 'search.html', {
            'userInfo': userInfo
        })


# 歌曲基础数据
def basicData(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    sumMusic, sumUser, maxSinger, maxType = homeUtilsFn.gerOrdinary()
    lineX, lineY, x2Data, y2Data = homeUtilsFn.getSongType()
    timeList = homeUtilsFn.getMusicTime()
    durationX, durationY = homeUtilsFn.getSquareData()
    return render(request, 'basicData.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'sumMusic': sumMusic,
        'sumUser': sumUser,
        'maxSinger': maxSinger,
        'maxType': maxType,
        'lineX': lineX,
        'lineY': lineY,
        'timeList': timeList,
        'durationX': durationX,
        'durationY': durationY,
    })


# 歌曲类型查歌手
def typeData(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    lineX, lineY, x2Data, y2Data = homeUtilsFn.getSongType()
    defaultType = x2Data[0]
    if request.method == 'POST':
        defaultType = request.POST.get('type')
    singerX, singerY = homeUtilsFn.getsingerNum(defaultType)
    # print(defaultType)
    return render(request, 'typeData.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'x2Data': x2Data,
        'singerX': singerX,
        'singerY': singerY
    })


# 歌曲标题词云图
def titleCloud(request):
    username = request.session.get('username')

    userInfo = User.objects.get(username=username)

    return render(request, 'titleCloud.html', {
        'userInfo': userInfo,
    })


# 歌曲标题词云图
def singerCloud(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)

    return render(request, 'singerCloud.html', {
        'userInfo': userInfo,
    })

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5、源码获取方式

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