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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、Scrapy爬虫框架、ItemCF和UserCF协同过滤推荐算法、LSTM情感分析模型、Echarts可视化工具

功能模块

• 音乐数据爬取模块
• 音乐数据可视化模块
• 评论情感分析模块
• 交互式协同过滤音乐推荐模块
• 歌词乐评词云分析模块
• 登录注册模块
• 歌曲热度分析模块

项目介绍
随着数字音乐的快速发展，用户从海量曲库中发现喜爱音乐的难度日益增加。本项目设计并实现了一个基于Python的音乐信息可视化推荐系统，通过Scrapy框架爬取网易云音乐的歌曲、歌手、歌词及评论数据，存入MySQL数据库。系统采用Flask与Vue搭建前后端交互，结合ItemCF和UserCF两种协同过滤算法实现个性化音乐推荐，并通过Echarts完成多维度数据可视化。同时，基于LSTM深度学习模型实现评论情感分析，为用户提供乐评情感预测功能。整个系统从数据采集、处理到推荐展示，有效优化了用户的音乐发现体验。

2、项目界面

（1）数据可视化分析大屏
左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏，右侧则通过折线图、环形图、星图、柱状图、饼图等多种可视化图表，直观呈现了歌曲、歌手、歌词、评论等相关数据的统计与分析情况。

（2）音乐数据可视化分析
左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏，右侧则通过时间趋势面积图、饼图、环形图等可视化图表，实现了对音乐作品的时间分布、版权情况、翻唱情况等维度的分析展示功能。

（3）音乐评论情感分析
左侧是包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能的导航栏，当前页面则展示了基于 UserCF 算法的推荐功能，同时通过弹窗实现了精选乐评的展示、好评差评的分类展示与统计，以及操作反馈提示等功能。

（4）基于协同过滤推荐算法推荐模块
左侧设有涵盖歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化等功能的导航栏，主界面核心实现了基于 ItemCF 算法的热门歌曲推荐功能，同时展示歌曲基础信息、热度星级，并提供查看详情与乐评情感分析的快捷操作入口。

（5）歌曲热度分析
左侧导航栏包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析、歌曲热度分析、情感预测、设置、我的团队等功能模块，当前页面则通过散点图实现了不同歌手作品热度随时间变化趋势的分析与展示功能，同时支持对单首作品的详情交互查询。

（6）词云分析
左侧配备了包含主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化、词云分析等在内的完整导航功能模块，当前页面核心通过词云图的形式，实现了对海量歌词文本的关键词提取与可视化呈现功能，直观展现歌词中的高频词汇分布特征。

（7）情感分析情感预测模块------LSTM深度学习算法
左侧设有主页、歌曲库、系统可视化大屏、数据分析可视化等功能导航栏，当前的情感预测页面核心实现了基于深度学习模型的评论实时情感分析功能，支持输入评论内容并执行分析操作，最终输出评论的情感类别及对应概率结果。

（8）注册登录模块
核心提供了账号密码登录、记住登录状态、忘记密码找回、第三方快捷登录以及新用户注册等功能模块，同时通过背景设计和引导文案，为用户提供了清晰的身份验证入口。

（9）项目架构图
这两张架构图全面呈现了音乐数据分析推荐系统的功能模块，涵盖数据采集、注册登录、音乐数据展示与基于不同算法的推荐，还包含多维度音乐数据分析、评论情感分析、歌曲热度分析及个人信息管理等核心功能。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python作为核心开发语言，后端采用Flask框架搭建，前端基于Vue框架实现页面交互，数据存储依托MySQL数据库完成。数据采集环节使用Scrapy爬虫框架获取网易云音乐相关数据，推荐功能结合ItemCF和UserCF两种协同过滤算法实现，评论情感分析基于LSTM深度学习模型完成，数据可视化则通过Echarts工具实现多维度图表展示。

二、功能模块

• 音乐数据爬取模块：借助Scrapy爬虫框架，定向爬取网易云音乐平台的歌曲、歌手、歌词、用户评论等多维度数据，完成数据的采集与初步清洗后，将有效信息存入MySQL数据库，为后续分析和推荐提供数据支撑。
• 音乐数据可视化模块：通过Echarts工具构建数据可视化分析大屏和专项分析页面，利用折线图、环形图、星图、柱状图、饼图、时间趋势面积图等多种图表形式，直观呈现歌曲时间分布、版权情况、翻唱情况及歌手、歌词等相关数据的统计分析结果。
• 评论情感分析模块：结合LSTM深度学习模型，实现对音乐评论的情感判定，不仅能对乐评进行好评、差评分类展示与统计，还可通过弹窗呈现精选乐评，同时给出操作反馈提示，辅助用户理解评论倾向。
• 交互式协同过滤音乐推荐模块：融合ItemCF和UserCF两种协同过滤算法，核心实现热门歌曲个性化推荐，页面展示歌曲基础信息与热度星级，并提供查看歌曲详情、分析乐评情感的快捷操作入口。
• 歌词乐评词云分析模块：对爬取的海量歌词文本进行关键词提取，以词云图的形式可视化呈现高频词汇分布特征，直观展现歌词文本的核心语义信息。
• 登录注册模块：提供完善的用户身份验证功能，涵盖账号密码登录、记住登录状态、忘记密码找回、第三方快捷登录及新用户注册等功能，搭配清晰的引导文案和背景设计，优化用户登录体验。
• 歌曲热度分析模块：通过散点图可视化展示不同歌手作品热度随时间的变化趋势，支持单首作品详情的交互查询，帮助用户直观了解歌曲热度的动态变化规律。

三、项目总结
本项目围绕数字音乐时代用户找歌难的痛点，构建了一套完整的音乐信息可视化推荐系统。从数据采集到可视化展示、个性化推荐，再到情感分析，全流程覆盖用户核心需求。系统依托多种算法和技术框架，既实现了海量音乐数据的高效处理与可视化呈现，又通过协同过滤算法为用户精准推荐喜爱的歌曲，结合LSTM模型的情感分析功能进一步丰富了用户体验。整个系统不仅解决了用户筛选音乐的效率问题，也为音乐数据的分析与应用提供了可落地的实践方案，具备一定的实用价值和拓展空间。

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

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