网易云音乐开发--recommendSong搭建详解及开发经验分享

2023-10-30 17:49:18

打造个性化音乐推荐功能：深入解析网易云音乐recommendSong

前言

音乐推荐是音乐流媒体平台的关键功能，帮助用户发现新的歌曲并增强他们的音乐体验。网易云音乐作为业内领先者，凭借其强大的recommendSong功能脱颖而出，为用户提供了个性化的音乐推荐服务。本文将深入探讨如何搭建网易云音乐的recommendSong功能，涵盖前端和后端开发的各个方面，并提供代码示例和实战经验分享。

前端开发

1. 获取Cookie值

首先，前端需要从本地存储中获取用户Cookie值，用于识别用户身份。如果Cookie值不存在，则需要跳转到登录界面。

// 从本地存储中获取cookie值
const cookieValue = localStorage.getItem('cookie');

// 检查cookie值是否存在
if (!cookieValue) {
  // cookie值不存在，跳转到登录界面
  window.location.href = '/login';
}

2. 动态渲染recommendSong日期

在前端界面上，需要动态渲染recommendSong日期。

// 定义俩个变量，用来动态渲染recommendSong日期
const currentDate = new Date();
const year = currentDate.getFullYear();
const month = currentDate.getMonth() + 1;
const day = currentDate.getDate();

// 将日期渲染到页面上
document.getElementById('recommendSongDate').innerHTML = `${year}-${month}-${day}`;

3. 搭建列表区域

recommendSong功能包括导航和列表区域。导航部分展示不同功能的链接，列表区域显示推荐歌曲。

// 列表区域分为俩部分，一部分为导航，另一部分为真正的列表区域
const navigation = document.getElementById('navigation');
const listArea = document.getElementById('listArea');

// 构建导航
const navigationItems = [
  {
    name: '推荐歌曲',
    icon: 'icon-recommend',
    href: '/recommendSong'
  },
  {
    name: '我的收藏',
    icon: 'icon-collection',
    href: '/collection'
  },
  {
    name: '我的下载',
    icon: 'icon-download',
    href: '/download'
  }
];

// 将导航项渲染到页面上
navigationItems.forEach(item => {
  const navigationItem = document.createElement('li');
  navigationItem.innerHTML = `
    <a href="${item.href}">
      <i class="${item.icon}"></i>
      <span>${item.name}</span>
    </a>
  `;

  navigation.appendChild(navigationItem);
});

// 构建列表区域
const listItems = [
  {
    title: '歌曲名称',
    artist: '歌手',
    album: '专辑',
    duration: '时长',
    href: '/songDetail'
  },
  // ...其他列表项
];

// 将列表项渲染到页面上
listItems.forEach(item => {
  const listItem = document.createElement('li');
  listItem.innerHTML = `
    <a href="${item.href}">
      <div class="list-item-title">${item.title}</div>
      <div class="list-item-artist">${item.artist}</div>
      <div class="list-item-album">${item.album}</div>
      <div class="list-item-duration">${item.duration}</div>
    </a>
  `;

  listArea.appendChild(listItem);
});

后端开发

1. 搭建recommendSong接口

后端需要搭建recommendSong接口，供前端调用获取推荐歌曲列表。

# 引入必要的库
import json
from flask import Flask, request

# 创建Flask应用程序
app = Flask(__name__)

# 定义recommendSong接口
@app.route('/recommendSong', methods=['GET'])
def recommendSong():
  # 从请求中获取用户ID
  user_id = request.args.get('user_id')

  # 调用推荐算法，获取推荐歌曲列表
  recommend_songs = get_recommend_songs(user_id)

  # 将推荐歌曲列表转换为JSON格式
  json_data = json.dumps(recommend_songs)

  # 返回推荐歌曲列表
  return json_data

# 获取推荐歌曲列表的函数
def get_recommend_songs(user_id):
  # 从数据库中获取用户听歌记录
  user_listen_records = get_user_listen_records(user_id)

  # 从数据库中获取歌曲信息
  songs_info = get_songs_info()

  # 根据用户听歌记录和歌曲信息，调用推荐算法，获取推荐歌曲列表
  recommend_songs = recommend_algorithm(user_listen_records, songs_info)

  # 返回推荐歌曲列表
  return recommend_songs

2. 实现推荐算法

推荐算法是recommendSong功能的核心。本文采用协同过滤算法，根据用户听歌记录和歌曲信息计算用户-歌曲相似度矩阵，进而获取推荐歌曲列表。

# 引入必要的库
import numpy as np

# 定义推荐算法函数
def recommend_algorithm(user_listen_records, songs_info):
  # 将用户听歌记录转换为用户-歌曲矩阵
  user_song_matrix = np.zeros((len(user_listen_records), len(songs_info)))
  for i, user_listen_record in enumerate(user_listen_records):
    for j, song_id in enumerate(user_listen_record['song_id']):
      user_song_matrix[i, j] = 1

  # 计算用户-歌曲相似度矩阵
  user_song_similarity_matrix = cosine_similarity(user_song_matrix)

  # 计算推荐歌曲列表
  recommend_songs = []
  for user_id, user_listen_record in enumerate(user_listen_records):
    # 获取用户听过的歌曲列表
    user_songs = user_listen_record['song_id']

    # 获取用户与其他用户的相似度
    user_similarity = user_song_similarity_matrix[user_id]

    # 获取与用户最相似的用户的ID
    most_similar_user_id = np.argmax(user_similarity)

    # 获取与用户最相似的用户听过的歌曲列表
    most_similar_user_songs = user_listen_records[most_similar_user_id]['song_id']

    # 从与用户最相似的用户听过的歌曲列表中，过滤掉用户已经听过的歌曲
    recommend_songs += list(set(most_similar_user_songs) - set(user_songs))

  # 返回推荐歌曲列表
  return recommend_songs