python基于深度学习的音乐推荐方法研究系统
一、摘要
数字化时代带动着整个社会的信息化发展，随着数字媒体的不断发展，现在通多媒体数字产品的内容越来越丰富，传播影响力越来越强，以音乐为例，现在的音乐文化多样、音乐资源也异常的丰富，在这种大数据的环境下，人们要想找到想要的音乐类型、找到心里所想的那首音乐无疑是大海捞针。现在音乐的推荐系统也非常的多，但是推荐的内容、推荐的方式却与用户的感知差距明显，或多或少都会存在一些问题。而随着深度学习、卷积神经网络的不断发展，现在的深度学习在图像识别、自然语言等领域都有着很好的发展，也很好的应用在了音乐的推荐过程中。
本次的研究是基于使用自动编码器，通过与卷积神经网络相结合，以挖掘音频、歌词本身的非线性特征，来实现很好的音乐推荐、音乐查找识别的功能实现，并将内容特征与协同过滤共同作用，训练紧耦合模型。通过此次的系统搭建与开发，能够通过深度学习的方式让系统可以实现按照用于的喜好来进行音乐的推荐的功能实现。
关 键 词：深度学习；音乐推荐；Python；KNNBaseline
二、系统设计
一款好的音乐推荐系统其目的是为用户进行合理的音乐推荐，普通的用户在登录到系统之后，能够通过搜索的方式获取与输入内容相关的音乐推荐，而以管理员登录到系统之后，则可以进行徐昂管的数据管理等内容操作。此次的需求主要有以下的一些方面：
- 用户的登录过程实现，要实现为用户的个性化推荐，需要以登录的方式来方便用户使用该系统，通过系统的登录来实现搜索和推荐的功能实现；
- 对音乐的标签设定，通过给音乐添加标签的方式来方便同类型的音乐推荐的功能实现；
- 歌曲的推荐功能，通过用户输入歌名或者是关键词来展示与歌名和关键词相似度高的歌曲的推荐，形成歌曲的推荐；
- 在歌曲的推荐中，通过系统的推荐算法来形成歌曲的推荐排名，从而向用户推荐相关性高的前十大歌曲。
三、系统功能实现
1、系统的首页
2、音乐播放界面的实现
当点击一首歌之后，可以进入到音乐的播放界面中，在该界面中能够看到有歌名、作者、演唱者、流派以及歌词等内容，并且可以进行歌曲下载，点评以及收藏。如下所示：
3、音乐推荐功能的实现
在音乐推荐功能的使用中，在文本框中通过输入歌名，点击提交会推荐与之相关的一些歌曲，如下图所示
4、后台管理系统的实现
在后台的管理界面中，管理员能够对网站内的歌曲信息进行相应的管理，如下图所示：
五、结论
次的开发与设计是围绕着数据推荐、音乐推荐领域的机器深度学习语言进行了一次应用，通过基于深度学习、KNNbaseline算法等来进行一次音乐推荐的系统开发，从开发的背景研究，大数据的需求分析等内容的总结，通过深度学习的应用完成了本次的系统搭建。通过此次的系统搭建，可以为注册用户提供音乐播放、音乐在线推荐等功能的实现，通过此次的开发也是对当下人工智能环境、大数据分析、深度学习过程的一次理论向实践的转变，为整个深度学习理论的真实应用提供了非常重要的实践作用，为后人的研究提供了一些研究经验。