随着信息化时代的到来，网络系统都趋向于智能化、系统化，音乐推荐研究也不例外，但目前国内的音乐推荐仍都使用人工管理，音乐越来越多，同时信息量也越来越庞大，人工管理显然已无法应对时代的变化，而音乐推荐研究能很好地解决这一问题，轻松应对音乐推荐，既能提高用户对音乐资讯的了解，又能加快音乐推荐研究的效率，取代人工管理是必然趋势。
本音乐推荐研究以Django作为框架，B/S模式以及MySql作为后台运行的数据库。本系统主要包括以下功能模块：用户、音乐分类、歌手、热门歌曲、留言交流、系统管理等模块，通过这些模块的实现能够基本满足音乐推荐研究的操作。
首先针对系统选取适用的语言和开发平台，根据需求分析制定模块并设计数据库结构，再根据系统总体功能模块的设计绘制系统的功能模块图，流程图以及E-R图。然后，设计框架并根据设计的框架编写代码以实现系统的各个功能模块，对初步完成的系统进行测试，主要是功能测试、单元测试和性能测试。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点，运行效果稳定，操作方便、快捷，是一个功能全面、实用性好、安全性高，并具有良好的可扩展性、可维护性的音乐推荐研究平台。
根据音乐推荐研究的功能需求，进行系统设计。
前台功能：用户进入系统可以实现首页、热门歌曲、音乐资讯、留言交流、个人中心、后台管理等进行操作；
后台主要是管理员，管理员功能包括首页、个人中心、用户管理、音乐分类管理、歌手管理、热门歌曲管理、留言交流、系统管理等；
系统对这些功能进行整合，产生的功能结构图如下：
图3-4 系统总体结构图
系统管理；管理员在该页面为轮播图管理界面，音乐资讯界面。管理员可以在此页面进行首页轮播图的管理、音乐资讯的发布，通过新建操作可在轮播图中加入新的图片，还可以对以上传的图片进行修改操作，以及图片的删除操作；如图4-134-14所示。
图4-13轮播图管理界面图
 给你的PyTorch模型做个‘特征体检’)
