基于Python django的音乐用户偏好分析及可视化系统设计与实现
1.1 论文背景
随着信息技术的快速发展，在线音乐服务已成为日常生活的重要组成部分。QQ音乐，凭借其创新的音乐推荐算法和独特的社交特性，成功在竞争激烈的市场中获得一席之地。该平台的歌单文化和评论文化不仅满足了用户自尊和自我实现的需求，还积累了大量宝贵的用户行为数据。通过大数据分析，QQ音乐能够提供精准的个性化内容推送，增强用户参与度和活跃度，从而显著提升用户体验。
1.2 选题的目的和意义
在数字化时代背景下，构建一个基于Python的qq音乐数据采集与可视化分析系统显得尤为关键。该系统致力于深入挖掘用户的音乐偏好，通过精细化的数据分析，为QQ音乐提供用户行为的全面视图。这不仅能够推动平台个性化推荐算法的创新，优化用户体验，还能为音乐产业的市场营销策略提供科学依据。
1.3设计内容
本设计聚焦于开发一套基于Python的系统，旨在实现对QQ音乐平台数据的自动化采集与分析。系统将采用先进的网络爬虫技术，抓取包括歌曲信息、用户评论、播放记录在内的多维度数据。通过数据预处理和清洗，确保数据质量，为后续的分析提供坚实基础。设计的核心在于应用数据挖掘技术，对用户行为模式进行深入分析，揭示不同用户群体的音乐偏好。
第2章 系统分析
2.1 系统可行性分析
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型的项目的开发。
2.1.1 技术可行性分析
这个系统的主要目的在于收集和管理三个不同的领域的数据：一个是从python语言中提取的，采用selenium爬虫技术，从网络中提取有价值的内容；另一个领域则是采用协同过滤推荐算法，以及其他技术，以有效地收集和管理海量的数据；第三个领域则是将收集的结果以图表的形式呈现出来，以便让更多人可以浏览和查看。通过采用Django框架，可以有效地利用后台处理完毕的推荐信息，并通过前端页面展示音乐用户群体的音乐偏好和行为模式，从而构建一个完整、高效、可靠、可扩充性强的音频分享体验。
2.1.2 技术可行性分析
这个项目采用了开源的方法，包括使用PyCharm，以及免费的Sqlite3。这些工具和框架都是免费的，因此不需要花费太多的成本。这样的做法在经济上非常实惠。
2.2需求分析
在前几章中介绍了推荐系统的发展历史、研究背景、相关技术和框架以及推荐算法等内容，并对系统的可行性进行研究。这一章将依据前几章的内容，对于音乐推荐系统的需求进行分析。
2.2.1 功能性需求
随着社会经济和文化的飞速发展，国家的音乐市场变得更加繁荣。许多人都可以通过网络搜索和下载各种各样的音频和视频，然后获取他们感兴趣和满足兴趣爱好的内容。然而，由于大多数网络平台都依赖于大众流媒体，因此，如何为网民们提供有价值、有效率、便捷且专注于他们兴趣爱好的音乐内容，成为了一项非常重要且具有挑战性的任务。如果没有这样的改进，用户的体验将大打折扣。QQ音乐平台在音乐能够根据分析用户的多维度数据，为他们提供精准的音乐推荐，并且这一功能在其他平台上也得到了广泛的应用。
2.2.2 数据采集分析
在“基于Python的QQ音乐数据采集与可视化分析系统”中，数据采集模块是系统的核心组成部分。该模块的主要目标是自动化地从QQ音乐平台抓取关键数据，包括但不限于歌曲的详细信息、用户评论、播放量、歌曲标签等。
2.2.3 数据可视化分析
数据处理与可视化模块旨在对采集的数据进行清洗、分析，并以直观的方式展示分析结果。首先，系统将使用Pandas等数据处理库对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、格式统一和异常值处理等，以提高数据质量。随后，系统将对处理后的数据进行深入分析，包括用户行为模式分析、歌曲流行度分析等，以揭示QQ音乐用户的音乐偏好和行为趋势。
2.3 Python介绍
Python是一种广泛使用的高级编程语言，由Guido van Rossum于1989年发明，并于1991年首次发布。它以简洁、易读的语法和强大的功能而闻名，适合快速开发和多种应用场景。其庞大的社区和丰富的第三方库（如NumPy、pandas、TensorFlow）进一步提升了其在技术生态中的地位，是当今最受欢迎的编程语言之一。
2.4 Html、Css介绍
HTML（超文本标记语言）和CSS（层叠样式表）是构建网页的核心技术。HTML用于定义网页的结构和内容，通过标签元素组织页面的标题、段落、图像、链接等内容。HTML的简单性和灵活性，使其成为Web开发的基础，所有网页浏览器都能解释和显示HTML代码。与
第3章 系统设计
3.1 概要设计
3.1.1设计目标
随着本章的深入探讨，将重点关注系统的设计。通过详细的需求分析，确定一套最优的核心业务，并将其细化为多种不同的模块，从而制定一套完善的操作流程，使其符合最新的软件工程技术标准，最终形成一套可靠的、高效的系统。为了满足多种需求，并且致力于提升用户的操作体验，努力确保整个系统的高效运行。
3.1.2 设计原则
根据系统的开发要求，以音乐网站作为出发点，旨在实现所有功能，并确保用户隐私不会被泄露，同时兼顾功能性和非功能性，以最大限度地满足软件工程的需求。在设计中，着重考虑如何让用户更容易理解和操作，并且方便他们使用。
3.1.3 功能模块设计
本系统的功能模块设计主要围绕QQ音乐数据的采集、处理、分析和可视化展示。
图3-1 功能模块设计图
3.2 数据库设计
（1）playlist_info：歌单表
该表的结构如表3-1所示。
表3-1 playlist_info表结构
| 字段名 | 字段类型 | 长度 | 能否为null | 主键 | 描述 |
| id | long | 20 | 否 | 是 | 主键id |
| list_id | int | 11 | 否 | 否 | 列表编号 |
| list_name | varchar | 100 | 否 | 否 | 列表名称 |
| list_img | varchar | 100 | 否 | 否 | 列表图片 |
| author_url | varchar | 60 | 能 | 否 | 作者图片 |
| author_id | long | 50 | 否 | 否 | 作者id |
| author_name | varchar | 50 | 否 | 否 | 作者名称 |
| built_time | DateTime | 100 | 否 | 否 | 创建时间 |
| star_count | int | 11 | 否 | 否 | 点赞数量 |
| share_count | int | 11 | 否 | 否 | 分享数量 |
| comment_count | int | 11 | 否 | 否 | 评价数量 |
| list_tags | varchar | 100 | 否 | 否 | 列表标签 |
| describe | varchar | 100 | 否 | 否 | 介绍信息 |
| song_count | int | 11 | 否 | 否 | 歌曲数量 |
| play_count | int | 11 | 否 | 否 | 播放数量 |
（2）author_info：歌单作者
该表的结构如表3-2所示。
表3-2 author_info表结构
| 字段名 | 字段类型 | 长度 | 能否为null | 主键 | 描述 |
| id | long | 20 | 否 | 是 | 主键id |
| user_id | int | 11 | 否 | 否 | 作者编号 |
| user_age | int | 11 | 否 | 否 | 作者年龄 |
| nickname | varchar | 100 | 否 | 否 | 作者名称 |
| avatarUrl | varchar | 60 | 能 | 否 | 作者图像 |
| level | int | 50 | 否 | 否 | 等级 |
| gender | int | 2 | 否 | 否 | 性别 |
| follows | int | 10 | 能 | 否 | 关注数 |
| followeds | int | 10 | 能 | 否 | 粉丝数 |
| signature | varchar | 100 | 否 | 否 | 个人介绍 |
| province | varchar | 10 | 否 | 否 | 省份信息 |
| city | varchar | 10 | 否 | 否 | 城市信息 |
| area | varchar | 10 | 否 | 否 | 区域信息 |
| peopleCanSeeMyPlayRecord | int | 10 | 否 | 否 | 公开播放记录 |
| listenSongs | int | 10 | 否 | 否 | 创建歌单数量 |
| playlistCount | int | 10 | 否 | 否 | 歌单被订阅数 |
（3）songs：歌曲表
该表的结构如表3-3所示。
表3-3 songs表结构
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 能否为null | 主键 | 描述 |
| id | int | 11 | 否 | 是 | 用户编号 |
| list_href | varchar | 50 | 否 | 否 | 列表连接 |
| list_id | int | 3 | 能 | 否 | 列表id |
| list_name | varchar | 100 | 能 | 否 | 列表名称 |
| song_url | varchar | 10 | 能 | 否 | 歌曲链接 |
| song_id | int | 11 | 否 | 否 | 歌曲id |
| song_title | varchar | 30 | 能 | 否 | 歌曲标题 |
| song_duration | int | 15 | 否 | 否 | 歌曲时间 |
| artist_name | varchar | 30 | 能 | 否 | 作者名称 |
| album | varchar | 30 | 能 | 否 | 专辑 |
第4章 系统的实现
4.1 爬虫爬取信息
在本项目中，爬虫的总体架构设计包括数据采集、数据处理和数据存储三个主要模块。首先，数据采集模块采用了基于Python的Spider爬虫技术，通过发送HTTP请求从QQ爬取音乐相关信息。使用`requests`库获取网页内容，并使用`BeautifulSoup`库解析HTML结构，提取评论、歌单和歌曲信息。对应流程如同4-1所示。
图4-1 一般爬虫流程图
4.1.1爬取评论信息
代码如图4-2所示，利用QQ音乐的API接口，爬取指定歌曲的评论，包括热评和普通评论。通过发送请求获取歌曲的评论数据后，代码解析返回的JSON数据，提取评论内容、用户信息、点赞数等关键信息。用户信息可以进一步通过用户ID获取详细资料，如性别、年龄和所在地区。代码还设有请求间隔，避免频繁访问导致被封禁。评论爬取结果如图4-3所示。
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图4-2 爬取评论代码
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图4-3 爬取评论结果
4.1.2爬取歌单信息
代码如图4-4所示，这段代码利用Selenium自动化控制浏览器，访问QQ音乐歌单页面，爬取热门歌单的信息，包括歌单URL、歌单名、创建者信息（如URL、ID和名称）、访问量等数据。代码模拟人类行为添加了随机等待时间，避免被网站检测。爬取到的数据存储在SQLite数据库中，并通过一个`save_playlist_url`函数实现逐页存储，节省资源占用。代码初始化数据库、创建
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表结构，并将歌单信息持久化，方便后续数据分析与可视化处理。歌单爬取结果如图4-5所示
图4-4 爬取歌单代码
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图4-5 爬取歌单结果
4.2 系统可视化展示
4.2.1系统主页面
采用python开发语言的Django框架设计的前端页面，只需要运行python manage.pyrunserver，即可获取相关代码，并通过http ://127.0.0.1:8080/的链接，即可访问系统的主页面，如图4-6所示。涵盖了用户信息、时间、热门数据、评论统计、用户创建时间等。
通过整合这些数据，页面呈现出全面的动态信息和用户交互功能，使得首页内容既丰富又易于操作。
图4-6 主页面
4.2.2个人信息页面
个人信息页面设计简洁且直观，采用了现代化的界面布局与用户交互方式，在页面顶部，展示了用户的头像、欢迎语和用户名。头像可通过点击进行修改，提供了图片上传的功能。头像图片通过 fileinput 插件实现，用户可以选择图片上传或者删除，页面主体部分是一个表单，用于修改用户个人信息，包括“用户名”（只读）、“音乐标签”、“歌单列表”、“简介”等字段，用户可以通过下拉框选择相关信息或者手动输入。每个字段均有清晰的标签说明，确保用户理解填写内容。具体如图4-7所示。
图4-7 个人信息页面
4.2.3词云图页面
该页面实现了一个词云展示功能，主要用于展示“用户简介词云”和“用户评论词云”。页面设计中使用了 Bootstrap 布局，分为左右两部分，每部分展示一个词云图。页面采用了两栏布局，左侧展示“用户简介词云”，右侧展示“用户评论词云”。每个部分都包含了一个面板 (panel)，并且有标题、下拉按钮和刷新按钮，以增强用户互动体验，具体如图4-8所示。
图4-8 词云图页面
4.2.4音乐用户评论属性分析页面
用户可以通过下拉框选择不同的背景筛选条件，提交后刷新展示相应的统计数据。该部分通过 form 表单提交 GET 请求，服务器动态渲染背景选项列表，并根据用户选择的条件展示数据。通过 ECharts 生成动态图表展示数据。第一张图表显示的是用户互动情况的可视化结果，当没有数据时显示“暂无数据”的提示。第二张图表展示不同年龄段用户的分布情况，使用柱状图展示各个年龄段的用户数量。具体如图4-9所示。
图4-9 音乐用户属性页面
4.2.5用户播放频率分析页面
用户可以选择不同的背景筛选条件。通过一个下拉框，用户可以选择不同的选项，并通过点击“提交”按钮提交筛选请求。表单使用了Bootstrap的样式，简洁直观。通过一个柱状图展示“听歌频率最高的前十歌曲”。该图使用ECharts生成，并且具备交互性，可以显示每个数据点的详细信息，如播放次数等。如果数据为空，显示提示“数据飘走了~（暂无数据）”。通过一个饼图展示不同背景用户的播放频率分布，帮助分析不同用户群体的听歌偏好。图表同样通过ECharts生成，能够清晰地展示每个类别的比例。具体如图4-10所示。
图4-10 用户播放频率分析页面
4.2.6用户偏好分析页面
该页面用于展示用户偏好分析的可视化数据，通过交互式图表提供用户最喜欢的歌手和歌手分布的分析。页面设计简洁、直观，主要分为两个部分：
选择输入框：用户可以选择不同条件进行筛选。通过一个下拉框，用户选择不同的条件，并提交筛选请求。这部分采用了Bootstrap样式，确保界面的响应式和友好。
数据展示部分：用户最喜欢的前十歌手：使用了3D效果的饼图展示用户最喜欢的前十歌手的占比，图表通过ECharts生成，具备动画效果，提升用户体验。数据通过动态的模板语法渲染，实时更新。
用户喜欢听的歌手分布：采用了树形图（Treemap）展示用户对不同歌手的偏好分布。该图展示了不同歌手的播放次数或偏好程度，颜色区分不同的数据类别，直观地呈现了用户偏好的差异。具体如图4-11所示。
图4-11 用户偏好分析页面
4.3后台分析图表
4.3.1歌曲信息管理
在Django管理后台，JobManager类用于管理歌曲信息。通过list_display，管理人员可以查看歌曲列表的详细信息，包括ID、列表URL、名称、封面图、作者信息、评论数等。list_filter和search_fields允许管理员根据标签筛选和搜索歌曲。list_editable允许直接编辑多个字段，例如列表ID、名称、作者信息等。readonly_fields确保ID字段不可修改，list_per_page设置每页显示20条记录，便于分页浏览，具体如图4-12所示。
图4-12 后台歌曲信息管理页面
4.3.2用户信息管理
UserManager类用于管理用户信息。通过list_display，管理员可以查看用户的详细资料，如ID、用户名、密码、头像、创建时间等。list_display_links允许点击用户名查看详情，search_fields可根据用户名进行搜索。list_editable允许编辑用户的密码、头像、地址、学历、工作经验等信息。readonly_fields限制用户名不可编辑，date_hierarchy提供基于时间的层级视图，便于按创建时间浏览用户数据。每页显示5条记录，优化管理效率。具体如图4-13所示。
图4-13 后台用户管理页面
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_49081159/article/details/145291534
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