《基于Springboot+vue的音乐网站的设计与实现13000字（论文）》

目录引言系统实现系统开发环境本推荐网站的客户端，服务端都在本机运行，本机配置以及软件开发平台如表4.1所示。序号名称详细内容1CPUIntel(R)Core(TM)i7-7700HQCPU@2.80GHz2RAM16.0GB3操作系统Windows1064位操作系统,基于x64的处理器4开发平台JDK11+Maven3.6.15数据库MySQL8.06开发语言JavaEE+vue2.X7前端开发工具HbuildX8后端开发工具IntelliJIDEA9数据库管理工具NavicatforMySQL10浏览器MicrosoftEdge表4.1开发配置表系统功能模块实现用户登录功能实现用户进入音乐推荐网站，可以点击登录按钮，如果输入账号密码正确，则登录成功；若数据库不存在该账号信息或者密码错误，则提示登录失败。具体如图4.1，4.2所示。此外，当输入框失去焦点时，会检测输入信息是否符合长度要求并提示消息。登录成功后自动跳转到系统首页。图4.1登录成功图4.1登录失败游客注册功能实现游客初次进入网站时，可以点击注册按钮进入注册界面，按照要求输入注册信息。如果符合信息输入规范便可以成功注册。具体如图4.3，图4.4所示。图4.3注册不符合输入规范图4.4游客注册页面用户首页推荐歌单功能实现本音乐推荐网站的推荐模块主要采用基于文化元数据的内容推荐算法。选择该算法主要考虑到本系统现有数据量并不大，选择协同过滤算法推荐很有可能会出现数据稀疏化的问题，使推荐效果比较差；而基于内容的推荐算法主要根据音乐本身的特征进行推荐，在数据量不大的情况下依旧可以达到一定的推荐效果，再通过基于文化元数据算法的推荐算法的优化，可以达到相对较好的推荐效果。具体推荐效果如图4.5所示。图4.5首页推荐结果歌曲播放模块功能实现用户和游客可以选择歌曲，点击之后开始播放。具体如图4.6，图4.7所示。图4.6播放栏播放歌曲图4.7歌曲歌词轮播页面关键词搜索功能实现用户和游客输入想要查询的关键词，前端提交搜索请求给后端进行模糊查找，后端业务逻辑层对关键词进行处理，从数据库中歌曲表、歌手表以及歌单表进行比对，将所有相近结果返回前端，具体功能演示如图4.8，图4.9所示。图4.8歌曲、歌手相关搜索结果页面图4.9歌单相关搜索结果页面个人信息管理功能实现用户在登录后，可以选择进入个人信息管理中心，完成编辑个人资料，修改用户名密码等操作，具体功能实现如图4.10，4.11所示。图4.10编辑个人资料页面图4.11修改头像页面管理员登录功能实现管理员可以直接登录音乐推荐网站的后台管理系统，输入正确的管理员账号密码后，可以进入后台管理系统。具体实现如图4.12所示。图4.12管理员登录页面系统信息简介及统计图管理员成功进入系统后，可以查看系统信息以及统计图，具体如图4.13所示。图4.13系统简介页面系统管理功能实现管理员除了可以查看系统内的信息以外，也可以对系统内的数据进行管理。以歌手管理为例，具体如图4.14所示。图4.14歌手管理页面本章小结本章首先从硬件和软件两个角度，分别简要介绍了本音乐推荐网站的开发环境；其次从客户端和管理员端两个方面，以系统实际运行截图的方式，结合文字说明，详略得当地展示本网站的功能模块。根据所展示的众多系统界面，说明了本系统功能实现的完备，为下一章的测试做好了充分的准备。音乐推荐网站功能测试测试目的本音乐推荐网站所实现功能较多，部分功能业务逻辑较为复杂，因此为了保证整个网站的可用性和稳定性，需要测试人员有目的地进行测试，以保证网站可以正常使用，并满足用户的需求。下面，针对系统较为常用的功能模块进行测试，以便于日后修改和完善工作的进行。功能测试用户登录注册功能测试测试内容测试步骤预期结果实际结果结论用户登录点击登录按钮输入正确的用户名和密码提交登录请求提示登录成功，跳转到网站首页与预期相符通过点击登录按钮输入错误的用户名和密码提交登录请求提示用户名或密码错误，请重新输入与预期相符通过用户注册点击注册按钮填写正确的注册信息提交注册请求提示注册成功，跳转到网站首页与预期相符通过点击注册按钮不按照填写规范进行填写无法提交注册请求与预期相符通过表5.1用户登录注册测试表用户主要功能模块测试测试内容测试步骤预期结果实际结果结论歌曲播放点击任意歌曲点击暂停按钮后再次点击任意拖动歌曲进度条歌曲在操作过程中均可流畅播放与预期相符通过歌曲切换点击播放歌单内任意一首歌点击上一首、下一首按钮歌曲可以切换与预期相符通过表5.2用户功能模块测试表测试内容测试步骤预期结果实际结果结论歌曲收藏点击音乐播放条上的收藏按钮1.如果用户已经登录，歌曲可以加入我的音乐2.如果用户尚未登录，系统提示请先登录与预期相符通过歌曲下载点击歌曲播放条上的下载按钮歌曲开始下载与预期相符通过查看歌词点击歌曲图片显示该歌曲的全部歌词，并会随进度条滚动歌词与预期相符通过搜索音乐输入目标关键字提交搜索请求1.会返回歌曲名或者歌手姓名中包含关键字的所有歌曲2.会返回歌单名中包含关键字的所有歌单与预期相符通过歌单评分点击进入任意歌单给该歌单打分显示该用户的评分与预期相符通过歌单评价点击进入任意歌单在评论区输入评价内容点击提交按钮1.如果用户已经登录，显示该用户的评论2.如果用户尚未登录，提示请先登录与预期相符通过续表5.2用户功能模块测试表用户个人信息模块测试测试内容测试步骤预期结果实际结果结论编辑个人资料点击进入编辑个人资料界面对个人资料进行增删改操作点击保存按钮个人资料得到修改与预期相符通过上传头像点击修改头像按钮选择上传图片点击提交按钮头像图片被修改与预期相符通过表5.3用户个人信息模块测试表管理员后台管理模块测试测试内容测试步骤预期结果实际结果结论用户管理点击选择用户管理按钮选择任意用户，点击编辑按钮对该用户进行修改操作，并提交修改用户个人信息被修改与预期相符通过歌手管理点击选择歌手管理按钮选择任意歌手，点击编辑按钮对歌手进行信息修改，添加或删除歌曲，并提交修改歌手对应信息被修改与预期相符通过歌单管理点击选择歌单管理按钮选择任意歌单，点击编辑按钮对歌单名等信息进行修改，添加或删除歌单内歌曲，修改歌单评分，删除歌单评论，并提交修改歌单信息以及歌单内容被修改与预期相符通过表5.4管理员后台管理模块测试本章小结本章主要对音乐推荐网站的诸多功能模块进行了功能性测试，例如登录注册模块，歌曲搜索播放模块，个人信息管理模块，后台信息管理模块。基本所有模块都符合预期测试结果，并对测试内容以及步骤做了详细地阐述，总体表述清晰，测试直观明了，基本达到了本网站预期的测试目标。致谢总结与展望项目总结在这个信息爆炸的时代里，好的音乐推荐系统是用户和音乐内容的联系纽带，能够帮助用户在尚未建立明确需求的情况下寻找到自己感兴趣的音乐。如今国内外许多的互联网公司利用推荐系统，精准地为潜在的目标客户推送着他们可能感兴趣的内容。这一方面为社会带来了商业领域的巨大繁荣，另一方面也让用户享受到了他们感到满意的服务，解决了很多不易被人关注的需求痛点。本文对音乐推荐网站的研究现状，需求分析，具体实现以及数据库的设计等方面进行了研究和实践。以提供良好体验的系统为核心，比较了现行主流的音乐推荐网站，以JavaEE+vue2.x为基础实现了本系统的前后端，包括了用户登录注册，修改个人信息，查看音乐详细信息，歌曲、歌单搜索以及推荐歌单等一系列的功能，致力于为用户提供良好的音乐获取以及欣赏功能，帮助音乐爱好者在广袤的音乐海洋里发现属于自己的旋律。本网站的开发使用到了许多当前主流的技术，Springboot作为成熟的Web开发框架帮助我迅速上手了后端系统的架构。Mybatis同样作为比较主流的持久层中间件，为我对数据库的请求和访问提供了很高效的解决方案。Vue将前端网页本来较为复杂的整体设计拆解为一个个组件的开发，极大地方便了我对多个功能模块的设计与实现，并且也使得页面美观清爽。最后总结一下本音乐推荐网站整体开发的流程。在我正式开发前，首先查阅了国内外许多音乐推荐系统相关的论文，了解了当前比较主流的音乐推荐技术，并且分析了现有条件下能够实现的推荐技术，以备于接下来的开发。其次，了解并学习了当前最为热门的前后端分离框架——Springboot+vue，这为我开发系统奠定了良好的基础。接下来对本网站做了需求分析，制作了系统框架图以及一系列功能模块的用例图，结合着用例分析对系统的设计与实现有了初步的想法。紧接着便是设计数据库系统的E-R图，根据E-R图进一步完成了数据库表的设计。最后便是在之前的基础上，一步一步地完成了网站的各个功能模块的搭建，编写测试用例并完成了对网站主要功能模块的测试，检查网站是否符合设计要求。未来展望本网站的大部分功能已经基本实现，但由于开发时间较为紧张，尚有一些地方可以继续改进。具体如下：在音乐的数据量上，可以采用爬虫技术获取更丰富的音乐数据，以提高推荐算法的准确度。在系统的数据库设计上，可以引入ElasticSearch为数据库建立更快捷的索引，以提高搜索时的查询效率。在系统的高并发上，没有考虑过用户量过多时服务器可能会负载过大，网站可能会因此出现卡顿的问题，可以考虑添加缓存中间件Redis，或者考虑分布式的架构设计。参考文献KuoFF,ShanMK.Apersonalizedmusicfilteringsystembasedonmelodystyleclassification[C]//DataMining,2002.ICDM2003.Proceedings.2002IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2002:649-652.ShaoB,WangD,LiT,etal.Musicrecommendationbasedonacousticfeaturesanduseraccesspatterns[J].IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2009,17(8):1602-1611.JohnJ.Pandoraandthemusicgenomeproject[J].ScientificComputing,2006,23(10):40-41.LiQ,MyaengSH,KimBM.Aprobabilisticmusicrecommenderconsideringuseropinionsandaudiofeatures[J].Informationprocessing&management,2007,43(2):473--487.HenningV,ReicheltJ.Mendeley-ALast.fmforresearch?[C]//eScience,2008.eScience'08.IEEEFourthInternationalConferenceon.IEEE,2008:327-328.LuCC,TsengVS.Anovelmethodforpersonalizedmusicrecommendation[J].ExpertSystemswithApplications,2009,36(6):10035-10044.KaminskasM,RicciF.Location-adaptedmusicrecommendationusingtags[C]//InternationalConferenceonUserModeling,Adaptation,andPersonalization.Springer,Berlin,Heidelberg,2011:183-194.LampropoulosAS,LampropoulouPS,TsihrintzisGA.Acascade-hybridmusicrecommendersystemformobileservicesbasedonmusicalgenreclassificationandpersonalitydiagnosis[J].MultimediaToolsandApplications,201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