原创

基于LSA算法+springboot+vue的音乐推荐系统(前后端分离)(含开题报告参考论文)

本系统为最新原创项目，采用前后端分离，创作于2025，项目代码工整，结构清晰，非常适用于毕业设计、课程设计或者学习等，适合选题：音乐、音乐推荐、推荐、音乐播放、前后端分离类其他音乐等。系统采用springboot+vue整合开发，前端主要使用了vue、项目后端主要使用了springboot，数据层采用mybatis。下面是功能详情，具体功能实现建议看下方的演示视频，以演示视频为准。

大致功能(具体以演示视频为准)：

用户：
用户注册/登录、个人信息管理（昵称、头像、喜好等）、密码修改
音乐库浏览搜索、分类（流派、语种、年代等）、按照收藏量排序
播放列表管理：用户可以创建、编辑、删除播放列表
音乐收藏，评论、下载
推荐功能：个性化推荐（基于LSA模型推荐，涉及用户评论评分、收藏数据），热门推荐（根据收藏数），新歌推荐（根据创建时间）
播放功能：音乐播放控制（播放、暂停、下一首、上一首等）
播放列表管理（切换播放列表、添加音乐等），音频质量选择，歌词显示，播放进度条
播放历史查看

管理员：
用户管理：维护用户信息
音乐分类管理：维护分类信息
音乐管理：维护音乐信息
收藏管理：查看用户收藏数据
评论管理：查看用户评论，恶意评论删除功能

LSA是一种自然语言处理和信息检索的技术，通过分析文本数据中词语的上下文关系，发现文本的潜在语义结构。在音乐推荐中，我们用它来发现用户偏好和音乐特征之间的关联。LSA算法流程：
1. 数据收集
   - 用户评论数据
   - 收藏记录
   - 播放历史
   - 用户喜好
2. 数据预处理
   - 构建用户-音乐矩阵
     -- 从collection表获取收藏数据，评论评分权重 (0.4)
      -- 从comment表获取评分数据，收藏权重 (0.3)
      -- 从play_history表获取播放历史，播放历史权重 (0.2)
      -- 从user_preference表获取用户偏好,分类喜好权重 (0.1)
   - 数据归一化
   - 特征提取
     --音乐基本特征：从music表获取分类、语种、年代等
      --用户行为特征：收藏、评分、播放次数等
3. LSA模型训练
   - SVD矩阵分解
   - 降维处理
   - 特征空间构建
4. 推荐生成
   - 相似度计算
   - 推荐结果排序
   - 结果过滤