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MatchMus

Fertiggestellt 2024 • Microservices-Architektur

MatchMus ist eine umfassende Musik-Streaming-Plattform, die klassische Bibliotheksverwaltung mit KI-gestützten Song-Empfehlungen kombiniert. Mit einer Microservices-Architektur gebaut, umfasst sie ein React-Frontend, ein NestJS-Backend und einen Flask-basierten Empfehlungsdienst. Die Plattform ermöglicht Nutzern, Musik über inhaltsbasiertes Filtern zu entdecken, Playlists zu erstellen und zu verwalten, über Kommentare und Likes zu interagieren und über einen Echtzeit-Chat zu kommunizieren. Ein Admin-Dashboard bietet Analysen und Content-Management-Funktionen.

Maschinelles Lernen Full-Stack-Entwicklung Data Science Softwareentwicklung DevOps Echtzeit-Anwendungen

Übersicht

MatchMus ist eine umfassende Musik-Streaming-Plattform, die klassische Bibliotheksverwaltung mit KI-gestützten Song-Empfehlungen kombiniert. Mit einer Microservices-Architektur gebaut, umfasst sie ein React-Frontend, ein NestJS-Backend und einen Flask-basierten Empfehlungsdienst. Die Plattform ermöglicht Nutzern, Musik über inhaltsbasiertes Filtern zu entdecken, Playlists zu erstellen und zu verwalten, über Kommentare und Likes zu interagieren und über einen Echtzeit-Chat zu kommunizieren. Ein Admin-Dashboard bietet Analysen und Content-Management-Funktionen.

Schlüsselfunktionen

✓

KI-gestützte Song-Empfehlungen mit inhaltsbasiertem Filtern

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Musik-Streaming mit Audioplayer

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Playlist-Erstellung und -Verwaltung

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Echtzeit-Chat-Funktionalität

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Benutzer-Authentifizierung und -Autorisierung

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Admin-Dashboard mit Analysen

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Moderne, responsive UI mit Animationen

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Erweiterte Suche und Filterung

Technische Highlights

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Umsetzung eines Kosinus-Ähnlichkeitsalgorithmus für Musikempfehlungen

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Microservices-Architektur mit 4 unabhängigen Services

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Echtzeitkommunikation über WebSocket (Socket.io)

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RESTful API mit Swagger-Dokumentation

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Docker-Containerisierung für einfache Bereitstellung

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JWT-basierte Authentifizierung mit rollenbasierter Zugriffskontrolle

Herausforderungen und Lösungen

Multi-Service-Kommunikation

RESTful APIs für die Kommunikation zwischen Services entworfen

Echtzeit-Updates

WebSocket-Gateway für Live-Chat implementiert

ML-Integration

Separater Flask-Service für Empfehlungs-Engine erstellt

Technologien

Frontend

React Tailwind CSS Framer Motion Plotly.js

Backend

NestJS TypeScript MongoDB Socket.io

ML/AI

Flask Scikit-learn Pandas NumPy

Infrastructure

Docker Docker Compose

Authentication

JWT Firebase

Projektinformationen

Status
Fertiggestellt
Jahr
2024
Architektur
Microservices-Architektur
Category
Maschinelles Lernen
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