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Python项目-基于Python的音乐推荐系统

2025/4/12 21:09:21 来源：https://blog.csdn.net/exlink2012/article/details/146984909  浏览:  次   关键词：Python项目-基于Python的音乐推荐系统

引言

在当今数字化时代，音乐流媒体服务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着可用音乐内容的爆炸性增长，用户面临着从海量音乐库中找到符合自己口味的音乐的挑战。这就是音乐推荐系统发挥作用的地方——它们能够分析用户的听歌历史和偏好，推荐用户可能喜欢但尚未发现的音乐。

本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的音乐推荐系统，从数据收集、预处理到算法实现和系统评估，全面展示推荐系统的开发流程。

项目概述

我们的音乐推荐系统将具备以下功能：

  1. 收集和处理用户听歌历史数据
  2. 分析音乐特征和用户偏好
  3. 使用多种推荐算法生成个性化推荐
  4. 提供用户友好的界面展示推荐结果
  5. 评估推荐系统的性能和准确性

在技术选择上，我们将主要使用以下Python库和工具：

  • Pandas & NumPy：数据处理和分析
  • Scikit-learn：实现机器学习算法
  • Surprise：专门用于推荐系统的Python库
  • Spotipy：与Spotify API交互获取音乐数据
  • Flask：构建Web界面
  • Matplotlib & Seaborn：数据可视化

接下来，让我们深入了解项目的各个组成部分和实现细节。

数据收集与预处理

数据来源

构建推荐系统的第一步是获取高质量的数据。对于音乐推荐系统，我们需要两类主要数据：

  1. 用户行为数据：包括用户的听歌历史、评分、收藏等
  2. 音乐特征数据：包括歌曲的音频特征、元数据等

在本项目中，我们将使用以下数据来源：

  • Last.fm数据集：包含用户听歌历史
  • Spotify API：获取音乐特征数据
  • Million Song Dataset：提供大量音乐元数据

数据收集代码示例

以下是使用Spotipy库从Spotify API获取音乐特征的代码示例：

import spotipy
from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials# 设置Spotify API认证
client_id = 'your_client_id'
client_secret = 'your_client_secret'
client_credentials_manager = SpotifyClientCredentials(client_id=client_id, client_secret=client_secret)
sp = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager)def get_track_features(track_id):"""获取单首歌曲的音频特征"""try:# 获取音频特征audio_features = sp.audio_features(track_id)[0]# 获取歌曲元数据track_info = sp.track(track_id)# 合并特征和元数据track_data = {'id': track_id,'name': track_info['name'],'artist': track_info['artists'][0]['name'],'album': track_info['album']['name'],'popularity': track_info['popularity'],'danceability': audio_features['danceability'],'energy': audio_features['energy'],'key': audio_features['key'],'loudness': audio_features['loudness'],'mode': audio_features['mode'],'speechiness': audio_features['speechiness'],'acousticness': audio_features['acousticness'],'instrumentalness': audio_features['instrumentalness'],'liveness': audio_features['liveness'],'valence': audio_features['valence'],'tempo': audio_features['tempo'],'duration_ms': audio_features['duration_ms']}return track_dataexcept Exception as e:print(f"Error fetching data for track {track_id}: {e}")return None# 示例：获取一首歌曲的特征
track_data = get_track_features('spotify:track:4iV5W9uYEdYUVa79Axb7Rh')
print(track_data)

数据预处理

收集到数据后，我们需要进行预处理，包括：

  1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据
  2. 特征工程：构建有意义的特征，如用户-歌曲交互矩阵
  3. 数据标准化：将不同尺度的特征标准化到相同范围

以下是使用Pandas处理用户听歌历史数据的示例：

import pandas as pd
import numpy as np# 加载Last.fm数据集
listening_history = pd.read_csv('user_listening_history.csv')# 数据清洗
# 删除缺失值
listening_history = listening_history.dropna(subset=['user_id', 'track_id', 'timestamp'])# 去除重复记录
listening_history = listening_history.drop_duplicates()# 构建用户-歌曲交互矩阵
# 计算每个用户对每首歌曲的收听次数
user_track_matrix = listening_history.groupby(['user_id', 'track_id']).size().reset_index(name='listen_count')# 将矩阵转换为适合推荐算法的格式
user_track_pivot = user_track_matrix.pivot(index='user_id', columns='track_id', values='listen_count').fillna(0)print(f"交互矩阵形状: {user_track_pivot.shape}")

经过预处理后的数据将为我们构建推荐算法提供坚实的基础。

推荐算法实现

在音乐推荐系统中，我们可以实现多种推荐算法，每种算法都有其优缺点。以下是几种常用的推荐算法及其Python实现。

1. 协同过滤（Collaborative Filtering）

协同过滤是最常用的推荐算法之一，它基于用户之间或物品之间的相似性进行推荐。

基于用户的协同过滤
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityclass UserBasedCF:def __init__(self, user_track_matrix):self.user_track_matrix = user_track_matrixself.user_similarity = Nonedef calculate_similarity(self):"""计算用户之间的相似度"""# 使用余弦相似度计算用户相似度矩阵self.user_similarity = cosine_similarity(self.user_track_matrix)return self.user_similaritydef recommend(self, user_id, n_recommendations=10):"""为指定用户推荐歌曲"""if self.user_similarity is None:self.calculate_similarity()# 获取用户索引user_idx = list(self.user_track_matrix.index).index(user_id)# 获取用户已听过的歌曲user_listened = set(self.user_track_matrix.columns[self.user_track_matrix.iloc[user_idx] > 0])# 初始化推荐分数字典track_scores = {}# 基于相似用户的听歌记录计算推荐分数for other_idx, similarity in enumerate(self.user_similarity[user_idx]):if other_idx == user_idx or similarity <= 0:continueother_user_id = self.user_track_matrix.index[other_idx]other_listened = set(self.user_track_matrix.columns[self.user_track_matrix.loc[other_user_id] > 0])# 找出相似用户听过但当前用户未听过的歌曲new_tracks = other_listened - user_listenedfor track in new_tracks:if track not in track_scores:track_scores[track] = 0# 累加相似度作为推荐分数track_scores[track] += similarity * self.user_track_matrix.loc[other_user_id, track]# 排序并返回推荐结果recommendations = sorted(track_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]return recommendations# 使用示例
user_cf = UserBasedCF(user_track_pivot)
recommendations = user_cf.recommend(user_id='user123', n_recommendations=10)
print(recommendations)
基于物品的协同过滤
class ItemBasedCF:def __init__(self, user_track_matrix):self.user_track_matrix = user_track_matrixself.item_similarity = Nonedef calculate_similarity(self):"""计算物品之间的相似度"""# 转置矩阵，使行为歌曲，列为用户item_user_matrix = self.user_track_matrix.T# 使用余弦相似度计算物品相似度矩阵self.item_similarity = cosine_similarity(item_user_matrix)return self.item_similaritydef recommend(self, user_id, n_recommendations=10):"""为指定用户推荐歌曲"""if self.item_similarity is None:self.calculate_similarity()# 获取用户已听过的歌曲及其收听次数user_listened = self.user_track_matrix.loc[user_id]user_listened = user_listened[user_listened > 0]# 初始化推荐分数字典track_scores = {}# 基于物品相似度计算推荐分数for track, listen_count in user_listened.items():track_idx = list(self.user_track_matrix.columns).index(track)# 获取与该歌曲相似的其他歌曲similar_tracks = self.item_similarity[track_idx]for i, similarity in enumerate(similar_tracks):similar_track = self.user_track_matrix.columns[i]# 跳过用户已听过的歌曲if similar_track in user_listened.index:continueif similar_track not in track_scores:track_scores[similar_track] = 0# 累加相似度 * 收听次数作为推荐分数track_scores[similar_track] += similarity * listen_count# 排序并返回推荐结果recommendations = sorted(track_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]return recommendations# 使用示例
item_cf = ItemBasedCF(user_track_pivot)
recommendations = item_cf.recommend(user_id='user123', n_recommendations=10)
print(recommendations)

2. 矩阵分解（Matrix Factorization）

矩阵分解是一种降维技术，可以发现用户和物品之间的潜在特征。以下是使用Surprise库实现的矩阵分解推荐：

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split
import pandas as pd# 准备数据
df = user_track_matrix.reset_index().melt(id_vars='user_id',value_vars=user_track_matrix.columns,var_name='track_id',value_name='listen_count'
)
# 过滤掉收听次数为0的记录
df = df[df['listen_count'] > 0]# 创建Surprise数据集
reader = Reader(rating_scale=(1, df['listen_count'].max()))
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'track_id', 'listen_count']], reader)# 分割训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)# 训练SVD模型
svd = SVD(n_factors=100, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)
svd.fit(trainset)# 为用户生成推荐
def recommend_with_svd(user_id, track_ids, model, n_recommendations=10):"""使用SVD模型为用户推荐歌曲"""# 预测用户对所有歌曲的评分predictions = []for track_id in track_ids:pred = model.predict(user_id, track_id)predictions.append((track_id, pred.est))# 排序并返回推荐结果recommendations = sorted(predictions, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]return recommendations# 获取所有歌曲ID
all_tracks = user_track_matrix.columns.tolist()# 获取用户已听过的歌曲
user_id = 'user123'
user_listened = set(user_track_matrix.columns[user_track_matrix.loc[user_id] > 0])# 过滤出用户未听过的歌曲
new_tracks = [track for track in all_tracks if track not in user_listened]# 生成推荐
recommendations = recommend_with_svd(user_id, new_tracks, svd, n_recommendations=10)
print(recommendations)

3. 基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）

基于内容的推荐算法利用音乐的特征（如节奏、音调、风格等）来找到相似的歌曲进行推荐。这种方法不依赖于用户行为数据，因此可以解决冷启动问题。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityclass ContentBasedRecommender:def __init__(self, tracks_df):"""初始化基于内容的推荐器参数:tracks_df: 包含歌曲特征的DataFrame，每行代表一首歌曲，列包含各种音频特征"""self.tracks_df = tracks_dfself.feature_matrix = Noneself.similarity_matrix = Nonedef preprocess_features(self, features_to_use=None):"""预处理音乐特征数据参数:features_to_use: 要使用的特征列表，如果为None则使用所有数值特征"""if features_to_use is None:# 使用所有数值特征features_to_use = self.tracks_df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()# 排除ID和时长等非音频特征features_to_use = [f for f in features_to_use if f not in ['id', 'duration_ms', 'popularity']]# 提取特征矩阵self.feature_matrix = self.tracks_df[features_to_use].values# 标准化特征scaler = MinMaxScaler()self.feature_matrix = scaler.fit_transform(self.feature_matrix)return self.feature_matrixdef calculate_similarity(self):"""计算歌曲之间的相似度"""if self.feature_matrix is None:self.preprocess_features()# 计算余弦相似度矩阵self.similarity_matrix = cosine_similarity(self.feature_matrix)return self.similarity_matrixdef recommend_similar_tracks(self, track_id, n_recommendations=10):"""推荐与给定歌曲相似的歌曲参数:track_id: 目标歌曲IDn_recommendations: 推荐数量返回:推荐歌曲列表，包含歌曲ID和相似度分数"""if self.similarity_matrix is None:self.calculate_similarity()# 获取歌曲索引track_idx = self.tracks_df[self.tracks_df['id'] == track_id].index[0]# 获取相似度分数similarity_scores = list(enumerate(self.similarity_matrix[track_idx]))# 排除自身similarity_scores = [(i, score) for i, score in similarity_scores if i != track_idx]# 排序并获取前N个推荐similarity_scores = sorted(similarity_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]# 获取推荐歌曲的详细信息recommendations = []for i, score in similarity_scores:track_info = self.tracks_df.iloc[i]recommendations.append({'id': track_info['id'],'name': track_info['name'],'artist': track_info['artist'],'similarity_score': score})return recommendationsdef recommend_for_user_preferences(self, user_preferences, n_recommendations=10):"""基于用户偏好推荐歌曲参数:user_preferences: 用户偏好的特征字典，如{'danceability': 0.8, 'energy': 0.6}n_recommendations: 推荐数量返回:推荐歌曲列表"""if self.feature_matrix is None:self.preprocess_features()# 创建用户偏好向量features_to_use = self.tracks_df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()features_to_use = [f for f in features_to_use if f not in ['id', 'duration_ms', 'popularity']]user_vector = np.zeros(len(features_to_use))for i, feature in enumerate(features_to_use):if feature in user_preferences:user_vector[i] = user_preferences[feature]# 标准化用户向量scaler = MinMaxScaler()user_vector = scaler.fit_transform(user_vector.reshape(1, -1))# 计算用户向量与所有歌曲的相似度similarity_scores = cosine_similarity(user_vector, self.feature_matrix)[0]# 获取相似度排名track_similarity = list(enumerate(similarity_scores))track_similarity = sorted(track_similarity, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]# 获取推荐歌曲的详细信息recommendations = []for i, score in track_similarity:track_info = self.tracks_df.iloc[i]recommendations.append({'id': track_info['id'],'name': track_info['name'],'artist': track_info['artist'],'similarity_score': score})return recommendations# 使用示例
# 假设我们已经有了包含音乐特征的DataFrame
tracks_df = pd.DataFrame({'id': ['track1', 'track2', 'track3', 'track4', 'track5'],'name': ['Song 1', 'Song 2', 'Song 3', 'Song 4', 'Song 5'],'artist': ['Artist 1', 'Artist 2', 'Artist 3', 'Artist 4', 'Artist 5'],'danceability': [0.8, 0.65, 0.9, 0.7, 0.5],'energy': [0.6, 0.8, 0.75, 0.9, 0.6],'acousticness': [0.2, 0.15, 0.1, 0.05, 0.6],'instrumentalness': [0.01, 0.0, 0.05, 0.2, 0.8],'valence': [0.7, 0.5, 0.8, 0.3, 0.4]
})# 创建推荐器实例
content_recommender = ContentBasedRecommender(tracks_df)# 预处理特征
content_recommender.preprocess_features()# 计算相似度
content_recommender.calculate_similarity()# 推荐与特定歌曲相似的歌曲
similar_tracks = content_recommender.recommend_similar_tracks('track1', n_recommendations=3)
print("与'Song 1'相似的歌曲推荐:")
for track in similar_tracks:print(f"{track['name']} by {track['artist']} (相似度: {track['similarity_score']:.2f})")# 基于用户偏好推荐歌曲
user_preferences = {'danceability': 0.9,'energy': 0.7,'acousticness': 0.1,'valence': 0.8
}
preference_based = content_recommender.recommend_for_user_preferences(user_preferences, n_recommendations=3)
print("\n基于用户偏好的歌曲推荐:")
for track in preference_based:print(f"{track['name']} by {track['artist']} (相似度: {track['similarity_score']:.2f})")

4. 混合推荐系统（Hybrid Recommendation System）

混合推荐系统结合了多种推荐算法的优点，可以提供更准确和多样化的推荐。以下是一个简单的混合推荐系统实现：

class HybridRecommender:def __init__(self, collaborative_recommender, content_recommender, weights=(0.7, 0.3)):"""初始化混合推荐器参数:collaborative_recommender: 协同过滤推荐器实例content_recommender: 基于内容的推荐器实例weights: 两种推荐方法的权重，默认协同过滤权重0.7，基于内容权重0.3"""self.collaborative_recommender = collaborative_recommenderself.content_recommender = content_recommenderself.weights = weightsdef recommend(self, user_id, user_preferences=None, n_recommendations=10):"""为用户生成混合推荐参数:user_id: 用户IDuser_preferences: 用户偏好特征，用于基于内容的推荐n_recommendations: 推荐数量返回:混合推荐结果"""# 获取协同过滤推荐结果cf_recommendations = self.collaborative_recommender.recommend(user_id, n_recommendations=n_recommendations*2)cf_recommendations = dict(cf_recommendations)# 获取基于内容的推荐结果if user_preferences:cb_recommendations = self.content_recommender.recommend_for_user_preferences(user_preferences, n_recommendations=n_recommendations*2)else:# 如果没有提供用户偏好，则基于用户最近听过的歌曲推荐相似歌曲# 这里假设我们有一个获取用户最近听歌的函数recent_tracks = get_user_recent_tracks(user_id, limit=5)cb_recommendations = []for track_id in recent_tracks:similar_tracks = self.content_recommender.recommend_similar_tracks(track_id, n_recommendations=n_recommendations//2)cb_recommendations.extend(similar_tracks)# 将基于内容的推荐结果转换为字典格式，键为歌曲ID，值为相似度分数cb_recommendations_dict = {rec['id']: rec['similarity_score'] for rec in cb_recommendations}# 合并两种推荐结果hybrid_scores = {}# 处理协同过滤推荐for track_id, score in cf_recommendations.items():if track_id not in hybrid_scores:hybrid_scores[track_id] = 0hybrid_scores[track_id] += score * self.weights[0]# 处理基于内容的推荐for track_id, score in cb_recommendations_dict.items():if track_id not in hybrid_scores:hybrid_scores[track_id] = 0hybrid_scores[track_id] += score * self.weights[1]# 排序并返回前N个推荐recommendations = sorted(hybrid_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_recommendations]return recommendations# 使用示例（伪代码）
# hybrid_recommender = HybridRecommender(item_cf, content_recommender)
# recommendations = hybrid_recommender.recommend('user123', user_preferences={'danceability': 0.8, 'energy': 0.7})

系统评估与优化

推荐系统的评估是确保其有效性的关键步骤。在本节中，我们将介绍如何评估音乐推荐系统的性能并进行优化。

评估指标

推荐系统常用的评估指标包括：

  1. 准确率指标：

    • 均方根误差（RMSE）
    • 平均绝对误差（MAE）
    • 准确率（Precision）
    • 召回率（Recall）
    • F1分数

  2. 排序指标：

    • 平均倒数排名（MRR）
    • 归一化折扣累积增益（NDCG）

  3. 多样性和新颖性指标：

    • 推荐列表多样性
    • 推荐列表新颖性
    • 覆盖率

以下是使用Surprise库评估矩阵分解模型的示例代码：

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate, GridSearchCV
import pandas as pd
import numpy as np# 准备数据
df = user_track_matrix.reset_index().melt(id_vars='user_id',value_vars=user_track_matrix.columns,var_name='track_id',value_name='listen_count'
)
df = df[df['listen_count'] > 0]# 创建Surprise数据集
reader = Reader(rating_scale=(1, df['listen_count'].max()))
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'track_id', 'listen_count']], reader)# 交叉验证评估
svd = SVD()
cv_results = cross_validate(svd, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)print(f"平均RMSE: {np.mean(cv_results['test_rmse']):.4f}")
print(f"平均MAE: {np.mean(cv_results['test_mae']):.4f}")# 使用网格搜索优化超参数
param_grid = {'n_factors': [50, 100, 150],'n_epochs': [20, 30],'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],'reg_all': [0.02, 0.05, 0.1]
}gs = GridSearchCV(SVD, param_grid, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=3)
gs.fit(data)# 输出最佳参数
print("最佳参数组合:")
print(gs.best_params['RMSE'])
print(f"最佳RMSE: {gs.best_score['RMSE']:.4f}")

自定义评估函数

除了使用标准库提供的评估方法外，我们还可以实现自定义的评估函数，特别是针对音乐推荐的特定需求：

def evaluate_recommendation_diversity(recommendations_list, track_features_df):"""评估推荐列表的多样性参数:recommendations_list: 推荐歌曲ID列表track_features_df: 包含歌曲特征的DataFrame返回:多样性分数（0-1之间，越高表示多样性越好）"""if not recommendations_list:return 0# 获取推荐歌曲的特征recommended_tracks = track_features_df[track_features_df['id'].isin(recommendations_list)]# 选择数值特征进行多样性计算features = ['danceability', 'energy', 'acousticness', 'instrumentalness', 'valence']feature_matrix = recommended_tracks[features].values# 计算每个特征的标准差，并取平均值作为多样性分数diversity_score = np.mean([np.std(feature_matrix[:, i]) for i in range(feature_matrix.shape[1])])# 归一化到0-1范围max_possible_std = 0.5  # 假设特征在0-1范围内，最大可能标准差约为0.5normalized_diversity = min(diversity_score / max_possible_std, 1.0)return normalized_diversitydef evaluate_recommendation_novelty(recommendations_list, popularity_df, user_history):"""评估推荐列表的新颖性参数:recommendations_list: 推荐歌曲ID列表popularity_df: 包含歌曲流行度的DataFrameuser_history: 用户历史听歌记录返回:新颖性分数（0-1之间，越高表示新颖性越好）"""if not recommendations_list:return 0# 获取推荐歌曲的流行度recommended_tracks = popularity_df[popularity_df['id'].isin(recommendations_list)]# 计算平均流行度（反向，越不流行越新颖）avg_popularity = recommended_tracks['popularity'].mean()novelty_from_popularity = 1 - (avg_popularity / 100)  # 假设流行度在0-100范围内# 计算与用户历史的不同程度overlap_ratio = len(set(recommendations_list).intersection(set(user_history))) / len(recommendations_list)novelty_from_history = 1 - overlap_ratio# 综合考虑两种新颖性novelty_score = 0.5 * novelty_from_popularity + 0.5 * novelty_from_historyreturn novelty_score

A/B测试

在实际应用中，A/B测试是评估推荐系统效果的重要方法。以下是一个简单的A/B测试框架：

class ABTester:def __init__(self, recommender_a, recommender_b, test_users):"""初始化A/B测试器参数:recommender_a: 推荐器Arecommender_b: 推荐器Btest_users: 测试用户列表"""self.recommender_a = recommender_aself.recommender_b = recommender_bself.test_users = test_usersself.results = {'A': {}, 'B': {}}def run_test(self, n_recommendations=10):"""运行A/B测试"""for user_id in self.test_users:# 获取两种推荐器的推荐结果rec_a = self.recommender_a.recommend(user_id, n_recommendations=n_recommendations)rec_b = self.recommender_b.recommend(user_id, n_recommendations=n_recommendations)# 记录结果self.results['A'][user_id] = rec_aself.results['B'][user_id] = rec_breturn self.resultsdef evaluate(self, interaction_data, evaluation_period=7):"""评估A/B测试结果参数:interaction_data: 测试期间收集的用户交互数据evaluation_period: 评估周期（天）返回:评估结果"""metrics = {'A': {'click_rate': 0, 'listen_time': 0, 'conversion_rate': 0},'B': {'click_rate': 0, 'listen_time': 0, 'conversion_rate': 0}}# 计算各种指标for variant in ['A', 'B']:total_recommendations = 0total_clicks = 0total_listen_time = 0total_conversions = 0for user_id, recommendations in self.results[variant].items():rec_tracks = [rec[0] for rec in recommendations]  # 假设rec是(track_id, score)格式total_recommendations += len(rec_tracks)# 统计点击次数user_interactions = interaction_data[interaction_data['user_id'] == user_id]clicked_tracks = user_interactions[user_interactions['track_id'].isin(rec_tracks)]total_clicks += len(clicked_tracks)# 统计收听时间total_listen_time += clicked_tracks['listen_time'].sum()# 统计转化率（假设转化定义为收听超过30秒）conversions = clicked_tracks[clicked_tracks['listen_time'] > 30]total_conversions += len(conversions)# 计算平均指标if total_recommendations > 0:metrics[variant]['click_rate'] = total_clicks / total_recommendationsmetrics[variant]['conversion_rate'] = total_conversions / total_recommendationsif total_clicks > 0:metrics[variant]['listen_time'] = total_listen_time / total_clicksreturn metrics# 使用示例（伪代码）
# ab_tester = ABTester(item_cf, hybrid_recommender, test_users=random_sample_users(100))
# test_results = ab_tester.run_test()
# evaluation = ab_tester.evaluate(interaction_data)
# print(evaluation)

系统优化

基于评估结果，我们可以从以下几个方面优化推荐系统：

  1. 算法优化：

    • 调整算法超参数
    • 尝试不同的算法组合和权重
    • 引入更复杂的模型（如深度学习模型）

  2. 特征工程：

    • 提取更有意义的音乐特征
    • 考虑上下文信息（如时间、情境等）
    • 融合用户人口统计学特征

  3. 冷启动问题解决：

    • 使用基于内容的推荐为新用户提供初始推荐
    • 实现主动学习策略，快速了解用户偏好

  4. 多样性和新颖性优化：

    • 在推荐结果中引入随机性
    • 实现重排序策略，平衡相关性和多样性

优化是一个持续的过程，需要不断收集用户反馈并调整系统。

系统实现与部署

在本节中，我们将介绍如何将前面讨论的算法和评估方法整合到一个完整的音乐推荐系统中，并部署为可用的应用程序。

系统架构

我们的音乐推荐系统采用模块化架构，包括以下主要组件：

  1. 数据管理模块：负责数据收集、存储和预处理
  2. 推荐引擎：实现各种推荐算法
  3. 评估模块：评估和优化推荐结果
  4. API服务：提供RESTful API接口
  5. Web界面：用户交互界面

以下是系统架构图：

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|  数据收集与存储   |---->|    推荐引擎      |---->|   评估与优化     |
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+------------------+     +------------------+     +------------------+|                       |                        |v                       v                        v
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|                      API服务层                           |
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+----------------------------------------------------------+|v
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数据库设计

我们使用SQLite数据库存储用户、歌曲和交互数据。以下是数据库模式：

import sqlite3def create_database():"""创建推荐系统数据库"""conn = sqlite3.connect('music_recommendation.db')cursor = conn.cursor()# 创建用户表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (user_id TEXT PRIMARY KEY,username TEXT NOT NULL,email TEXT UNIQUE,registration_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,last_login TIMESTAMP)''')# 创建歌曲表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS tracks (track_id TEXT PRIMARY KEY,name TEXT NOT NULL,artist TEXT NOT NULL,album TEXT,duration_ms INTEGER,popularity INTEGER,danceability REAL,energy REAL,key INTEGER,loudness REAL,mode INTEGER,speechiness REAL,acousticness REAL,instrumentalness REAL,liveness REAL,valence REAL,tempo REAL,time_signature INTEGER)''')# 创建用户-歌曲交互表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_track_interactions (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,user_id TEXT,track_id TEXT,listen_count INTEGER DEFAULT 1,last_listened TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,liked BOOLEAN DEFAULT 0,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users (user_id),FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks (track_id))''')# 创建推荐历史表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS recommendation_history (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,user_id TEXT,track_id TEXT,recommendation_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,algorithm TEXT,position INTEGER,clicked BOOLEAN DEFAULT 0,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users (user_id),FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks (track_id))''')conn.commit()conn.close()print("数据库创建成功！")# 创建数据库
create_database()

推荐引擎实现

我们将前面介绍的各种推荐算法整合到一个统一的推荐引擎中：

class MusicRecommendationEngine:def __init__(self, db_path='music_recommendation.db'):"""初始化音乐推荐引擎参数:db_path: 数据库路径"""self.db_path = db_pathself.recommenders = {}self.initialize_recommenders()def get_connection(self):"""获取数据库连接"""return sqlite3.connect(self.db_path)def initialize_recommenders(self):"""初始化各种推荐器"""# 加载用户-歌曲交互数据conn = self.get_connection()interactions_df = pd.read_sql('''SELECT user_id, track_id, listen_count FROM user_track_interactions''', conn)# 创建用户-歌曲矩阵user_track_matrix = interactions_df.pivot(index='user_id', columns='track_id', values='listen_count').fillna(0)# 加载歌曲特征数据tracks_df = pd.read_sql('SELECT * FROM tracks', conn)conn.close()# 初始化基于用户的协同过滤self.recommenders['user_cf'] = UserBasedCF(user_track_matrix)# 初始化基于物品的协同过滤self.recommenders['item_cf'] = ItemBasedCF(user_track_matrix)# 初始化基于内容的推荐self.recommenders['content_based'] = ContentBasedRecommender(tracks_df)# 初始化混合推荐self.recommenders['hybrid'] = HybridRecommender(self.recommenders['item_cf'],self.recommenders['content_based'])print("推荐引擎初始化完成！")def get_user_history(self, user_id):"""获取用户听歌历史"""conn = self.get_connection()history_df = pd.read_sql(f'''SELECT track_id, listen_count, likedFROM user_track_interactionsWHERE user_id = ?ORDER BY last_listened DESC''', conn, params=(user_id,))conn.close()return history_dfdef get_user_preferences(self, user_id):"""分析用户偏好"""# 获取用户听过的歌曲conn = self.get_connection()query = f'''SELECT t.*FROM tracks tJOIN user_track_interactions uti ON t.track_id = uti.track_idWHERE uti.user_id = ?ORDER BY uti.listen_count DESC'''user_tracks = pd.read_sql(query, conn, params=(user_id,))conn.close()if user_tracks.empty:return {}# 计算用户偏好的音乐特征features = ['danceability', 'energy', 'acousticness', 'instrumentalness', 'valence']preferences = {}# 计算加权平均值，权重为收听次数for feature in features:if feature in user_tracks.columns:# 获取用户-歌曲交互数据中的收听次数conn = self.get_connection()listen_counts = pd.read_sql(f'''SELECT track_id, listen_countFROM user_track_interactionsWHERE user_id = ?''', conn, params=(user_id,))conn.close()# 合并特征和收听次数merged = user_tracks.merge(listen_counts, on='track_id')# 计算加权平均值weighted_avg = np.average(merged[feature], weights=merged['listen_count'])preferences[feature] = weighted_avgreturn preferencesdef recommend(self, user_id, algorithm='hybrid', n_recommendations=10):"""为用户生成推荐参数:user_id: 用户IDalgorithm: 使用的推荐算法，可选值：'user_cf', 'item_cf', 'content_based', 'hybrid'n_recommendations: 推荐数量返回:推荐歌曲列表"""if algorithm not in self.recommenders:raise ValueError(f"不支持的算法: {algorithm}")# 获取用户偏好user_preferences = self.get_user_preferences(user_id)# 生成推荐if algorithm == 'content_based':recommendations = self.recommenders[algorithm].recommend_for_user_preferences(user_preferences, n_recommendations=n_recommendations)# 转换格式以匹配其他算法的输出recommendations = [(rec['id'], rec['similarity_score']) for rec in recommendations]elif algorithm == 'hybrid':recommendations = self.recommenders[algorithm].recommend(user_id, user_preferences=user_preferences, n_recommendations=n_recommendations)else:recommendations = self.recommenders[algorithm].recommend(user_id, n_recommendations=n_recommendations)# 记录推荐历史self.record_recommendations(user_id, recommendations, algorithm)# 获取推荐歌曲的详细信息conn = self.get_connection()recommended_tracks = []for i, (track_id, score) in enumerate(recommendations):track_info = pd.read_sql(f'''SELECT * FROM tracks WHERE track_id = ?''', conn, params=(track_id,))if not track_info.empty:track_data = track_info.iloc[0].to_dict()track_data['recommendation_score'] = scoretrack_data['rank'] = i + 1recommended_tracks.append(track_data)conn.close()return recommended_tracksdef record_recommendations(self, user_id, recommendations, algorithm):"""记录推荐历史"""conn = self.get_connection()cursor = conn.cursor()for i, (track_id, _) in enumerate(recommendations):cursor.execute('''INSERT INTO recommendation_history (user_id, track_id, algorithm, position)VALUES (?, ?, ?, ?)''', (user_id, track_id, algorithm, i))conn.commit()conn.close()def record_interaction(self, user_id, track_id, listened=True, liked=False):"""记录用户与歌曲的交互"""conn = self.get_connection()cursor = conn.cursor()# 检查是否存在交互记录cursor.execute('''SELECT * FROM user_track_interactionsWHERE user_id = ? AND track_id = ?''', (user_id, track_id))interaction = cursor.fetchone()if interaction:# 更新现有记录cursor.execute('''UPDATE user_track_interactionsSET listen_count = listen_count + ?,last_listened = CURRENT_TIMESTAMP,liked = ?WHERE user_id = ? AND track_id = ?''', (1 if listened else 0, liked, user_id, track_id))else:# 创建新记录cursor.execute('''INSERT INTO user_track_interactions(user_id, track_id, listen_count, liked)VALUES (?, ?, ?, ?)''', (user_id, track_id, 1 if listened else 0, liked))# 更新推荐历史中的点击状态if listened:cursor.execute('''UPDATE recommendation_historySET clicked = 1WHERE user_id = ? AND track_id = ?ORDER BY recommendation_time DESCLIMIT 1''', (user_id, track_id))conn.commit()conn.close()def evaluate_system(self, test_users=None, n_recommendations=10):"""评估推荐系统性能"""conn = self.get_connection()# 如果未指定测试用户，则随机选择if test_users is None:users_df = pd.read_sql('''SELECT DISTINCT user_id FROM user_track_interactions''', conn)test_users = users_df['user_id'].sample(min(50, len(users_df))).tolist()# 获取推荐历史数据history_df = pd.read_sql('''SELECT * FROM recommendation_historyWHERE user_id IN ({})'''.format(','.join(['?'] * len(test_users))), conn, params=test_users)# 计算点击率click_rate = history_df['clicked'].mean() if not history_df.empty else 0# 计算每种算法的点击率algorithm_performance = {}for algorithm in history_df['algorithm'].unique():alg_df = history_df[history_df['algorithm'] == algorithm]alg_click_rate = alg_df['clicked'].mean() if not alg_df.empty else 0algorithm_performance[algorithm] = alg_click_rateconn.close()return {'overall_click_rate': click_rate,'algorithm_performance': algorithm_performance}# 使用示例
# engine = MusicRecommendationEngine()
# recommendations = engine.recommend('user123', algorithm='hybrid', n_recommendations=10)
# print(recommendations)

Flask API和Web界面

我们使用Flask框架构建API服务和Web界面，为用户提供友好的交互体验：

from flask import Flask, request, jsonify, render_template, session, redirect, url_for
import os
import json
import secrets
from music_recommendation_engine import MusicRecommendationEngineapp = Flask(__name__)
app.secret_key = secrets.token_hex(16)# 初始化推荐引擎
engine = MusicRecommendationEngine()@app.route('/')
def index():"""首页"""if 'user_id' not in session:return redirect(url_for('login'))return render_template('index.html')@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():"""登录页面"""if request.method == 'POST':user_id = request.form.get('user_id')if user_id:session['user_id'] = user_idreturn redirect(url_for('index'))return render_template('login.html')@app.route('/logout')
def logout():"""登出"""session.pop('user_id', None)return redirect(url_for('login'))@app.route('/api/recommendations')
def get_recommendations():"""获取推荐API"""if 'user_id' not in session:return jsonify({'error': 'Not logged in'}), 401user_id = session['user_id']algorithm = request.args.get('algorithm', 'hybrid')count = int(request.args.get('count', 10))recommendations = engine.recommend(user_id, algorithm=algorithm, n_recommendations=count)return jsonify(recommendations)@app.route('/api/history')
def get_history():"""获取用户听歌历史API"""if 'user_id' not in session:return jsonify({'error': 'Not logged in'}), 401user_id = session['user_id']history = engine.get_user_history(user_id)# 转换为JSON格式history_list = []for _, row in history.iterrows():track_id = row['track_id']# 获取歌曲详情conn = engine.get_connection()track_info = pd.read_sql(f'''SELECT * FROM tracks WHERE track_id = ?''', conn, params=(track_id,))conn.close()if not track_info.empty:track_data = track_info.iloc[0].to_dict()track_data['listen_count'] = row['listen_count']track_data['liked'] = bool(row['liked'])history_list.append(track_data)return jsonify(history_list)@app.route('/api/interaction', methods=['POST'])
def record_interaction():"""记录用户交互API"""if 'user_id' not in session:return jsonify({'error': 'Not logged in'}), 401user_id = session['user_id']data = request.jsontrack_id = data.get('track_id')listened = data.get('listened', True)liked = data.get('liked', False)if not track_id:return jsonify({'error': 'Missing track_id'}), 400engine.record_interaction(user_id, track_id, listened, liked)return jsonify({'success': True})@app.route('/api/user_preferences')
def get_user_preferences():"""获取用户偏好API"""if 'user_id' not in session:return jsonify({'error': 'Not logged in'}), 401user_id = session['user_id']preferences = engine.get_user_preferences(user_id)return jsonify(preferences)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

HTML模板

以下是简单的前端界面模板：

<!-- templates/index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>音乐推荐系统</title><link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.1.3/dist/css/bootstrap.min.css"><style>.track-card {margin-bottom: 15px;transition: transform 0.3s;}.track-card:hover {transform: translateY(-5px);box-shadow: 0 10px 20px rgba(0,0,0,0.1);}.recommendation-score {position: absolute;top: 10px;right: 10px;background-color: rgba(0,0,0,0.7);color: white;padding: 5px 10px;border-radius: 15px;font-size: 0.8rem;}.like-button {cursor: pointer;color: #dc3545;font-size: 1.5rem;}.like-button.active {color: #dc3545;}.like-button:not(.active) {color: #ccc;}</style>
</head>
<body><nav class="navbar navbar-expand-lg navbar-dark bg-dark"><div class="container"><a class="navbar-brand" href="#">音乐推荐系统</a><div class="collapse navbar-collapse"><ul class="navbar-nav me-auto mb-2 mb-lg-0"><li class="nav-item"><a class="nav-link active" href="#">推荐</a></li><li class="nav-item"><a class="nav-link" href="#" id="history-tab">历史记录</a></li></ul><div class="d-flex"><select class="form-select me-2" id="algorithm-select"><option value="hybrid">混合推荐</option><option value="user_cf">基于用户的协同过滤</option><option value="item_cf">基于物品的协同过滤</option><option value="content_based">基于内容的推荐</option></select><a href="/logout" class="btn btn-outline-light">登出</a></div></div></div></nav><div class="container mt-4"><div id="recommendations-container"><h2>为您推荐</h2><div class="row" id="recommendations-list"></div></div><div id="history-container" style="display: none;"><h2>历史记录</h2><div class="row" id="history-list"></div></div></div><script>// 加载推荐function loadRecommendations() {const algorithm = document.getElementById('algorithm-select').value;fetch(`/api/recommendations?algorithm=${algorithm}&count=12`).then(response => response.json()).then(data => {const container = document.getElementById('recommendations-list');container.innerHTML = '';data.forEach(track => {const card = createTrackCard(track, true);container.appendChild(card);});}).catch(error => console.error('Error loading recommendations:', error));}// 加载历史记录function loadHistory() {fetch('/api/history').then(response => response.json()).then(data => {const container = document.getElementById('history-list');container.innerHTML = '';data.forEach(track => {const card = createTrackCard(track, false);container.appendChild(card);});}).catch(error => console.error('Error loading history:', error));}// 创建歌曲卡片function createTrackCard(track, isRecommendation) {const col = document.createElement('div');col.className = 'col-md-4 col-lg-3';const card = document.createElement('div');card.className = 'card track-card';card.dataset.trackId = track.track_id;// 假设我们有一个获取专辑封面的函数const albumCover = track.album_cover || 'https://via.placeholder.com/150';let scoreHtml = '';if (isRecommendation && track.recommendation_score) {scoreHtml = `<div class="recommendation-score">${track.recommendation_score.toFixed(2)}</div>`;}let likeButtonClass = track.liked ? 'active' : '';card.innerHTML = `<img src="${albumCover}" class="card-img-top" alt="${track.name}"><div class="card-body"><h5 class="card-title">${track.name}</h5><p class="card-text">${track.artist}</p><div class="d-flex justify-content-between align-items-center"><button class="btn btn-sm btn-primary play-button">播放</button><span class="like-button ${likeButtonClass}">♥</span></div></div>${scoreHtml}`;// 添加事件监听器col.appendChild(card);// 播放按钮点击事件const playButton = card.querySelector('.play-button');playButton.addEventListener('click', () => {recordInteraction(track.track_id, true, track.liked || false);alert(`正在播放: ${track.name} - ${track.artist}`);});// 喜欢按钮点击事件const likeButton = card.querySelector('.like-button');likeButton.addEventListener('click', () => {const isLiked = likeButton.classList.contains('active');likeButton.classList.toggle('active');recordInteraction(track.track_id, false, !isLiked);});return col;}// 记录交互function recordInteraction(trackId, listened, liked) {fetch('/api/interaction', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json'},body: JSON.stringify({track_id: trackId,listened: listened,liked: liked})}).catch(error => console.error('Error recording interaction:', error));}// 初始化页面document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {// 加载初始推荐loadRecommendations();// 算法选择变化时重新加载推荐document.getElementById('algorithm-select').addEventListener('change', loadRecommendations);// 标签切换document.getElementById('history-tab').addEventListener('click', (e) => {e.preventDefault();document.getElementById('recommendations-container').style.display = 'none';document.getElementById('history-container').style.display = 'block';loadHistory();});// 推荐标签点击document.querySelector('.nav-link.active').addEventListener('click', (e) => {e.preventDefault();document.getElementById('recommendations-container').style.display = 'block';document.getElementById('history-container').style.display = 'none';});});</script>
</body>
</html>

<!-- templates/login.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>登录 - 音乐推荐系统</title><link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.1.3/dist/css/bootstrap.min.css"><style>body {background-color: #f8f9fa;height: 100vh;display: flex;align-items: center;justify-content: center;}.login-container {max-width: 400px;padding: 30px;background-color: white;border-radius: 10px;box-shadow: 0 10px 30px rgba(0,0,0,0.1);}.logo {text-align: center;margin-bottom: 30px;}</style>
</head>
<body><div class="login-container"><div class="logo"><h1>音乐推荐系统</h1></div><form method="post"><div class="mb-3"><label for="user_id" class="form-label">用户ID</label><input type="text" class="form-control" id="user_id" name="user_id" required></div><button type="submit" class="btn btn-primary w-100">登录</button></form></div>
</body>
</html>

部署系统

最后，我们需要将系统部署到服务器上。以下是使用Docker部署的示例：

# Dockerfile
FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCOPY . .EXPOSE 5000CMD ["python", "app.py"]

# requirements.txt
flask==2.0.1
pandas==1.3.3
numpy==1.21.2
scikit-learn==1.0
surprise==1.1.1
spotipy==2.19.0

使用以下命令构建和运行Docker容器：

docker build -t music-recommendation-system .
docker run -p 5000:5000 music-recommendation-system

系统扩展与优化

在实际应用中，我们可以进一步扩展和优化音乐推荐系统：

1. 深度学习模型集成

可以集成深度学习模型来提高推荐质量，例如：

  • 使用自编码器进行协同过滤
  • 应用神经网络进行特征提取和推荐
  • 实现注意力机制捕捉用户兴趣变化

2. 实时推荐

实现实时推荐功能，根据用户当前行为即时调整推荐结果：

  • 使用流处理框架（如Kafka）处理用户行为流
  • 实现在线学习算法，实时更新模型
  • 基于上下文（如时间、情绪）调整推荐策略

3. 个性化解释

为推荐结果提供个性化解释，提高用户信任和接受度：

  • “因为你喜欢[歌曲A]，所以推荐[歌曲B]”
  • “这首歌的[特征]与你常听的音乐相似”
  • “90%与你相似的用户也喜欢这首歌”

4. 多模态特征融合

融合多种数据源和特征，提供更全面的推荐：

  • 歌词分析
  • 情感特征提取
  • 社交网络数据整合
  • 音乐视频特征分析

总结

在本文中，我们详细介绍了如何使用Python构建一个完整的音乐推荐系统，包括数据收集与预处理、推荐算法实现、系统评估与优化，以及Web界面开发和部署。

通过实现多种推荐算法并将它们整合到一个混合推荐系统中，我们能够为用户提供个性化、多样化的音乐推荐。同时，我们也讨论了系统评估的方法和未来可能的扩展方向。

这个项目不仅展示了推荐系统的工作原理，也为Python开发者提供了一个实际应用的案例。希望本文能够帮助读者理解推荐系统的核心概念，并在此基础上开发自己的推荐应用。

参考资料

  1. Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2015). Recommender Systems Handbook. Springer.
  2. Aggarwal, C. C. (2016). Recommender Systems: The Textbook. Springer.
  3. Surprise library documentation: https://surprise.readthedocs.io/
  4. Spotify Web API documentation: https://developer.spotify.com/documentation/web-api/
  5. Flask documentation: https://flask.palletsprojects.com/

音乐推荐系统 - 数据库设计与实现

在构建音乐推荐系统的过程中，数据库设计是至关重要的一环。一个良好的数据库结构能够高效地存储和检索音乐数据、用户行为和推荐结果，为整个系统提供坚实的基础。本文将详细介绍我们的音乐推荐系统中使用的SQLite数据库设计。

数据库架构概述

我们的音乐推荐系统使用SQLite作为数据库引擎，它轻量级、零配置且自包含，非常适合中小型应用。数据库架构包含以下主要实体：

  1. 用户（Users）：存储用户账户信息
  2. 艺术家（Artists）：音乐艺术家信息
  3. 曲目（Tracks）：音乐曲目详情
  4. 音频特征（Audio Features）：曲目的音频特征数据
  5. 播放列表（Playlists）：用户创建的播放列表
  6. 用户评分（User Ratings）：用户对曲目的评分
  7. 收听历史（Listening History）：用户的音乐收听记录
  8. 用户收藏（User Favorites）：用户收藏的曲目和艺术家
  9. 相似项（Similar Items）：相似曲目和艺术家关系
  10. 用户偏好（User Preferences）：用户的音乐偏好设置
  11. 推荐日志（Recommendation Logs）：系统生成的推荐记录

详细表结构

用户表（users）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (user_id TEXT PRIMARY KEY,username TEXT NOT NULL UNIQUE,email TEXT UNIQUE,password_hash TEXT NOT NULL,display_name TEXT,bio TEXT,avatar_url TEXT,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

用户表存储系统用户的基本信息，包括用户名、电子邮件、密码哈希和个人资料信息。user_id作为主键，确保每个用户在系统中都有唯一标识。

艺术家表（artists）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS artists (artist_id TEXT PRIMARY KEY,name TEXT NOT NULL,popularity INTEGER,genres TEXT,  -- 逗号分隔的流派列表image_url TEXT,spotify_url TEXT,followers INTEGER DEFAULT 0,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

艺术家表存储音乐艺术家的信息，包括名称、流行度、流派和图片URL等。genres字段使用逗号分隔的字符串存储多个流派，这种设计在SQLite中比创建单独的关联表更简单高效。

曲目表（tracks）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tracks (track_id TEXT PRIMARY KEY,name TEXT NOT NULL,artist_id TEXT NOT NULL,album TEXT,release_date TEXT,duration_ms INTEGER,popularity INTEGER,explicit BOOLEAN DEFAULT 0,preview_url TEXT,spotify_url TEXT,image_url TEXT,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (artist_id) REFERENCES artists(artist_id) ON DELETE CASCADE
);

曲目表存储音乐曲目的详细信息，包括名称、所属艺术家、专辑、发行日期、时长和流行度等。artist_id作为外键关联到艺术家表，使用ON DELETE CASCADE确保当艺术家被删除时，相关曲目也会被自动删除。

音频特征表（audio_features）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS audio_features (track_id TEXT PRIMARY KEY,danceability REAL,energy REAL,key INTEGER,loudness REAL,mode INTEGER,speechiness REAL,acousticness REAL,instrumentalness REAL,liveness REAL,valence REAL,tempo REAL,time_signature INTEGER,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

音频特征表存储每首曲目的音频特征数据，这些特征是内容推荐算法的重要输入。特征包括舞蹈性、能量、音调、响度、语音性、原声性等，这些数值特征可以用于计算曲目之间的相似度。

播放列表表（playlists）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS playlists (playlist_id TEXT PRIMARY KEY,user_id TEXT NOT NULL,name TEXT NOT NULL,description TEXT,is_public BOOLEAN DEFAULT 1,image_url TEXT,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);

播放列表表存储用户创建的播放列表信息，包括名称、描述和可见性设置。user_id作为外键关联到用户表，确保每个播放列表都有一个创建者。

播放列表曲目关联表（playlist_tracks）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS playlist_tracks (playlist_id TEXT,track_id TEXT,position INTEGER,added_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (playlist_id, track_id),FOREIGN KEY (playlist_id) REFERENCES playlists(playlist_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

播放列表曲目关联表是一个多对多关系表，用于关联播放列表和曲目。position字段记录曲目在播放列表中的顺序，added_at记录曲目添加到播放列表的时间。

用户评分表（user_ratings）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_ratings (user_id TEXT,track_id TEXT,rating INTEGER NOT NULL CHECK (rating BETWEEN 1 AND 5),timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (user_id, track_id),FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

用户评分表记录用户对曲目的评分，评分范围为1-5星。这些评分数据是协同过滤推荐算法的核心输入。表使用user_id和track_id的组合作为主键，确保每个用户对每首曲目只能有一个评分。

收听历史表（listening_history）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS listening_history (history_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,user_id TEXT,track_id TEXT,listened_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,listen_duration_ms INTEGER,source TEXT,  -- 例如 'playlist', 'recommendation', 'search'FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

收听历史表记录用户的音乐收听记录，包括收听时间、收听时长和来源。这些数据可用于分析用户行为和改进推荐算法。source字段记录用户从哪里发现并播放了这首曲目，有助于评估不同推荐渠道的效果。

用户收藏表（user_favorites）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_favorites (user_id TEXT,track_id TEXT,added_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (user_id, track_id),FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

用户收藏表记录用户收藏的曲目，这些数据可以直接用于个性化推荐。

用户收藏艺术家表（user_favorite_artists）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_favorite_artists (user_id TEXT,artist_id TEXT,added_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (user_id, artist_id),FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (artist_id) REFERENCES artists(artist_id) ON DELETE CASCADE
);

用户收藏艺术家表记录用户关注或收藏的艺术家，这些数据可用于推荐该艺术家的其他作品或相似艺术家。

相似曲目表（similar_tracks）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS similar_tracks (track_id TEXT,similar_track_id TEXT,similarity_score REAL NOT NULL,PRIMARY KEY (track_id, similar_track_id),FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (similar_track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

相似曲目表存储预计算的曲目相似度数据，用于基于内容的推荐。similarity_score字段表示两首曲目的相似程度，范围通常为0-1。

相似艺术家表（similar_artists）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS similar_artists (artist_id TEXT,similar_artist_id TEXT,similarity_score REAL NOT NULL,PRIMARY KEY (artist_id, similar_artist_id),FOREIGN KEY (artist_id) REFERENCES artists(artist_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (similar_artist_id) REFERENCES artists(artist_id) ON DELETE CASCADE
);

相似艺术家表存储艺术家之间的相似关系，用于推荐相似艺术家。

用户偏好表（user_preferences）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_preferences (user_id TEXT PRIMARY KEY,preferred_genres TEXT,  -- 逗号分隔的流派列表preferred_artists TEXT,  -- 逗号分隔的艺术家ID列表disliked_genres TEXT,  -- 逗号分隔的流派列表disliked_artists TEXT,  -- 逗号分隔的艺术家ID列表preferred_features TEXT,  -- 首选音频特征的JSON字符串created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);

用户偏好表存储用户的音乐偏好设置，包括喜欢和不喜欢的流派、艺术家以及首选音频特征。这些数据可用于个性化推荐和过滤结果。

推荐日志表（recommendation_logs）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS recommendation_logs (log_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,user_id TEXT,track_id TEXT,algorithm TEXT NOT NULL,  -- 例如 'collaborative', 'content-based', 'hybrid'score REAL,recommended_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,was_clicked BOOLEAN DEFAULT 0,was_played BOOLEAN DEFAULT 0,was_rated BOOLEAN DEFAULT 0,was_added_to_playlist BOOLEAN DEFAULT 0,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (track_id) REFERENCES tracks(track_id) ON DELETE CASCADE
);

推荐日志表记录系统生成的所有推荐，以及用户对这些推荐的反应。这些数据对于评估和改进推荐算法非常重要。字段was_clicked、was_played、was_rated和was_added_to_playlist记录用户与推荐曲目的交互情况。

数据库索引

为了提高查询性能，我们在数据库中创建了以下索引：

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tracks_artist_id ON tracks(artist_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_playlist_tracks_track_id ON playlist_tracks(track_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_ratings_user_id ON user_ratings(user_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_ratings_track_id ON user_ratings(track_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_listening_history_user_id ON listening_history(user_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_listening_history_track_id ON listening_history(track_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_favorites_user_id ON user_favorites(user_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_recommendation_logs_user_id ON recommendation_logs(user_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_recommendation_logs_track_id ON recommendation_logs(track_id);

这些索引可以显著提高常用查询的性能，特别是涉及外键关联和频繁查询条件的字段。

触发器

我们使用触发器自动更新记录的updated_at时间戳：

CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS update_user_timestamp 
AFTER UPDATE ON users
BEGINUPDATE users SET updated_at = CURRENT_TIMESTAMP WHERE user_id = NEW.user_id;
END;-- 类似的触发器也应用于其他表

这些触发器确保每次记录更新时，updated_at字段都会自动更新为当前时间，无需在应用代码中手动维护。

数据库初始化和示例数据

为了便于开发和测试，我们创建了一个数据库初始化脚本，用于创建表结构并填充示例数据：

def create_database():"""创建数据库和表结构"""conn = sqlite3.connect(DB_PATH)cursor = conn.cursor()with open(SCHEMA_PATH, 'r') as f:schema_sql = f.read()cursor.executescript(schema_sql)conn.commit()return conndef populate_sample_data(conn):"""填充示例数据"""# 添加示例用户populate_sample_users(conn)# 添加示例艺术家和曲目populate_sample_artists(conn)populate_sample_tracks(conn)populate_audio_features(conn)# 创建示例播放列表和用户交互create_sample_playlists(conn)generate_user_interactions(conn)generate_similar_items(conn)generate_user_preferences(conn)

这个初始化脚本可以快速创建一个包含完整示例数据的数据库，方便开发和测试各种功能。

数据库工具函数

为了简化数据库操作，我们创建了一系列工具函数，封装常见的查询和操作：

# 连接函数
def get_db_connection():"""获取数据库连接"""conn = sqlite3.connect(DB_PATH)conn.row_factory = sqlite3.Rowreturn conndef execute_query(query, params=(), fetchone=False):"""执行SQL查询并返回结果"""conn = get_db_connection()cursor = conn.cursor()cursor.execute(query, params)if query.strip().upper().startswith(('INSERT', 'UPDATE', 'DELETE')):conn.commit()result = cursor.rowcountelse:if fetchone:result = cursor.fetchone()else:result = cursor.fetchall()cursor.close()conn.close()return result# 用户相关函数
def get_user(user_id):"""根据ID获取用户"""return execute_query("SELECT * FROM users WHERE user_id = ?", (user_id,), fetchone=True)# 曲目相关函数
def search_tracks(query, limit=20):"""搜索曲目"""search_term = f"%{query}%"return execute_query("""SELECT t.*, a.name as artist_name FROM tracks tJOIN artists a ON t.artist_id = a.artist_idWHERE t.name LIKE ? OR a.name LIKE ?ORDER BY t.popularity DESCLIMIT ?""", (search_term, search_term, limit))# 推荐相关函数
def get_user_recommendations(user_id, algorithm='hybrid', limit=10):"""获取用户推荐"""# 根据算法类型生成推荐# ...

这些工具函数大大简化了应用代码中的数据库操作，提高了代码的可读性和可维护性。

数据库与推荐算法的集成

数据库设计直接影响推荐算法的实现和性能。我们的数据库结构支持三种主要的推荐方法：

  1. 协同过滤：利用user_ratings表中的用户评分数据，找出具有相似口味的用户，并推荐他们喜欢但目标用户尚未接触的曲目。

  2. 基于内容的推荐：利用audio_features表中的音频特征数据和similar_tracks表中的相似度数据，推荐与用户已喜欢曲目相似的其他曲目。

  3. 混合推荐：结合上述两种方法，并考虑user_preferences表中的用户偏好设置，生成更全面的推荐。

数据库中的recommendation_logs表记录了所有推荐及其效果，这些数据可用于评估和优化推荐算法。

总结

一个精心设计的数据库结构是音乐推荐系统的坚实基础。我们的SQLite数据库设计涵盖了用户、音乐内容、用户行为和推荐结果等各个方面，支持多种推荐算法，并提供了丰富的工具函数简化数据操作。

这种设计不仅满足了当前的功能需求，还具有良好的可扩展性，可以随着系统的发展进行调整和扩展。通过合理的索引和触发器，我们还确保了数据库操作的高效性和数据的一致性。

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