博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Flask后端框架、vue前端框架、MySQL数据库、基于用户协同过滤推荐算法、基于物品协同过滤推荐算法、LSTM情感分析、Echarts可视化、Scrapy爬虫框架
• 这个项目的研究背景：当前音乐行业中，用户面临海量音乐内容筛选困难的问题，传统音乐推荐方式多依赖热门榜单，难以满足个性化需求，精准度较低。同时，音乐数据（如歌曲、歌手、歌词、评论等）分散在各类平台，人工获取和整理效率低下，无法快速实现数据的深度分析。此外，音乐评论中的情感倾向缺乏有效挖掘手段，难以辅助平台了解用户偏好，这些痛点均制约了音乐服务的优化升级。
• 这个项目的研究意义：技术层面，项目通过Scrapy爬虫框架解决音乐数据分散获取难的问题，借助LSTM情感分析实现评论情感深度挖掘，利用Echarts可视化降低数据理解门槛；用户层面，提供交互式协同过滤推荐，支持通过点击“喜欢”调整评分，满足个性化音乐需求，同时呈现歌词与乐评词云、歌曲热度分析等，提升用户体验；行业层面，为音乐平台提供数据支撑，助力平台优化推荐策略、了解用户情感倾向，推动音乐服务向数据驱动型升级，具备实际应用价值。

2、项目界面

（1）数据可视化分析大屏

（2）音乐数据可视化分析

（3）音乐评论情感分析

（4）基于协同过滤推荐算法推荐模块

（5）歌曲热度分析

（6）词云分析

（7）情感分析情感预测模块------LSTM深度学习算法

（8）注册登录模块

（9）项目架构图

3、项目说明

本项目是基于Python语言，结合Flask后端框架、vue前端框架与MySQL数据库开发的音乐数据处理与推荐系统，通过Scrapy爬虫框架获取音乐相关数据，旨在解决音乐行业用户个性化需求满足难、数据分散分析难等痛点。项目首先借助Scrapy爬虫框架完成音乐数据的爬取工作，涵盖歌曲、歌手、歌词、评论等核心信息，爬取后的数据存储至MySQL数据库，为后续功能模块提供数据支撑。在核心功能层面，项目包含双协同过滤推荐算法模块与LSTM情感分析模块：基于用户的协同过滤算法，先收集用户行为信息（如对歌曲的“喜欢”操作以调整评分），通过皮尔逊相关系数等算法计算用户相似度，再依据相似用户偏好生成推荐；基于物品的协同过滤算法，则通过计算项目间相似度，结合用户对已评价项目的评分，预测待推荐项目评分，且可离线完成相似性计算以提升在线推荐效率。同时，LSTM深度学习算法用于音乐评论情感分析，挖掘用户对音乐的情感倾向，生成情感预测结果。此外，项目通过Echarts可视化工具实现数据展示，涵盖数据可视化分析大屏、歌曲热度分析、歌词与乐评词云等十几个分析图表，直观呈现音乐数据特征；还设置注册登录模块，保障用户数据安全性与个性化服务的针对性。整体而言，该系统既为用户提供了个性化音乐推荐、直观的音乐数据查看及评论情感分析结果，又为音乐行业提供了数据驱动的决策支撑，有效连接了用户需求与行业服务优化，具备较强的实用性与应用价值。

4、核心代码

import json
import os
import random
import time

from flask import Flask, send_from_directory, request
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_marshmallow import Marshmallow

from api.alipayApi import payBp
from api.baiduApi import idocr
from api.musicApi import musicBp
from api.orderApi import orderBp
from base.core import JSONEncoder
from base.response import ResMsg
from api.userApi import userBp

import logging

# Flask配置
from deeplearning.predict_lstm import sentimentalAnalysis_single
from utils.smsutil import Sms

app = Flask(__name__)
# 注册用户相关的方法
app.register_blueprint(userBp, url_prefix='/user')
app.register_blueprint(payBp, url_prefix='/alipay')
app.register_blueprint(orderBp, url_prefix='/order')  # 订单接口
# 具体业务
app.register_blueprint(musicBp, url_prefix='/music')

# 数据库配置信息
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/flask_music_b'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False
app.config['SECRET_KEY'] = 'KJDFLSjfldskj'

UPLOAD_FOLDER="upload"
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['txt','png','jpg','xls','JPG','PNG','gif','GIF'])

# 日志系统配置
handler = logging.FileHandler('error.log', encoding='UTF-8')
logging_format = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s')
handler.setFormatter(logging_format)
app.logger.addHandler(handler)

# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了，简化代码
app.json_encoder = JSONEncoder

# SQLAlchemy 为ORM框架，即用来简化操作数据库的包，具体内容需要学习ORM相关知识
db = SQLAlchemy(app)
# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的，通过这个包可以直接把数据转成JSON，从而返回给前端使用
ma = Marshmallow(app)

# 一个测试的方法，可以测试服务器是否启动了
# @app.route('/test')
# def test():  # put application's code here
#     res = ResMsg()
#     test_dict = dict(name="zhang", age=19)
#     res.update(data=test_dict, code=0)
#     return res.data
#

@app.errorhandler(500)
def special_exception_handler(error):
    app.logger.error(error)
    return '请联系管理员', 500

#判断文件后缀
def allowed_file(filename):
    return '.' in filename and filename.rsplit('.',1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS

@app.route('/file/upload', methods=['POST'], strict_slashes=False)
def api_upload():
    res = ResMsg()
    file_dir=os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
    if not os.path.exists(file_dir):
        os.makedirs(file_dir)
    f = request.files['myfile']
    if f and allowed_file(f.filename):
        fname = f.filename
        # fname = secure_filename(f.filename)
        print(fname)
        ext = fname.rsplit('.', 1)[1]
        unix_time = int(time.time())
        new_filename = str(unix_time)+'.'+ext
        f.save(os.path.join(file_dir, new_filename))
    res.update(data=new_filename, code=0)
    return res.data

@app.route('/file/idocr', methods=['POST'], strict_slashes=False)
def api_id_ocr():
    res = ResMsg()
    file_dir=os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
    if not os.path.exists(file_dir):
        os.makedirs(file_dir)
    f = request.files['myfile']
    if f and allowed_file(f.filename):
        fname = f.filename
        # fname = secure_filename(f.filename)  有中文这个会有问题
        # print(fname)
        ext = fname.rsplit('.', 1)[1]
        unix_time = int(time.time())
        new_filename = str(unix_time)+'.'+ext
        f.save(os.path.join(file_dir, new_filename))
        idno = idocr(new_filename)[0]
        name = idocr(new_filename)[1]
    res.update(data=dict(idno=idno,pic=new_filename,name=name), code=0)
    return res.data

@app.route('/file/download/<filename>/')
def api_download(filename):
    # print('下载..' + filename)
    return send_from_directory('upload', filename, as_attachment=False)

#阿里云短信接口
@app.route('/sms/sendSms', methods=['POST'])
def sendSms():
    res = ResMsg()
    phone = request.json['phone']
    code = random.randint(100000, 999999)
    response = json.loads(Sms().sendCode(phone, code))
    if response['Code'] == "OK":
        res.update(msg="发送成功", code=0, data=code)
    else:
        res.update(msg="发送失败", code=-1)
    return res.data

# 深度学习情感分析接口
@app.route('/deeplearning/senti_single', methods=['POST'])
def senti_single():
    res = ResMsg()
    data = request.json['data']
    datas = [data]
    print(datas)
    result = sentimentalAnalysis_single(datas)
    res.update(msg="成功", code=0, data=result)
    return res.data

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=5000)

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻