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计算机毕业设计Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型音乐推荐系统 音乐数据分析 音乐可视化 音乐爬虫 知识图谱 大数据毕业设计

news 来源：原创 2025/9/9 18:51:32

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介绍资料

开题报告

题目：Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型音乐推荐系统

一、课题背景与意义

随着互联网技术的迅猛发展，音乐资源在网络上呈现爆炸式增长。大型音乐门户类网站的歌曲库规模往往包含上千万首歌曲，这些歌曲被细分为不同的语种、流派、年代、主题、心情和场景等。然而，对于系统中的每一位音乐用户来说，他们不可能收听曲库内的每一首歌，很多时候用户的需求是模糊而具体的，如“一首或几首好听的歌曲”。因此，如何根据用户在系统中产生的行为信息，从庞大的歌曲库中挖掘出用户可能感兴趣的音乐，成为了一个亟待解决的问题。

个性化音乐推荐系统应运而生，它通过综合考虑用户偏好、时间、地点、环境等复杂特征，从海量歌曲库中精准地挑选出适合当前用户聆听的个性化音乐。然而，国内的音乐推荐技术发展相对缓慢，大多数音乐网站的技术不够成熟，大数据成分较少。因此，开发基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统，不仅能够提升用户体验，还能推动音乐产业的发展。

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集。Spark作为Hadoop的补充，提供了更为快速和强大的数据处理能力。而DeepSeek-R1大模型则是一种先进的深度学习模型，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著成果。将这三种技术结合应用于音乐推荐系统，有望提高推荐的准确性和智能化程度。

二、研究目标

  1. 开发一个基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统原型。
  2. 实现音乐数据的采集、存储、处理和分析功能。
  3. 利用知识图谱和DeepSeek-R1大模型提升音乐推荐的准确性和多样性。
  4. 设计并实现一个直观、易用的可视化界面，用于展示推荐结果和用户行为分析。

三、研究内容

  1. 数据采集与预处理

    • 利用Python编写爬虫程序，从音乐平台（如网易云音乐、QQ音乐等）抓取用户行为数据和音乐元数据。
    • 对采集到的数据进行去重、缺失值处理等清洗操作，确保数据质量。
    • 将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，利用Hive进行结构化数据管理。

  2. 知识图谱构建

    • 基于采集到的数据，构建音乐领域的知识图谱，包括歌曲、歌手、专辑、流派等实体及其关系。
    • 使用Neo4j等图数据库工具存储和查询知识图谱数据。

  3. 推荐算法设计与实现

    • 结合协同过滤、内容推荐等策略，设计并实现一种混合推荐算法。
    • 利用知识图谱中的关系信息增强推荐效果，提高推荐系统的准确性和多样性。
    • 引入DeepSeek-R1大模型进行智能推荐，进一步提升推荐效果。

  4. 可视化设计与实现

    • 设计并实现一个可视化界面，用于展示推荐结果、用户行为分析以及知识图谱的查询结果。
    • 利用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等）和可视化库（如ECharts等）进行前端开发。

四、研究方法

  1. 文献调研法：收集相关文献和资料，了解音乐推荐系统和知识图谱的研究现状和发展趋势。
  2. 实证分析法：收集大量音乐数据，运用统计学方法对数据进行实证分析，验证推荐算法的有效性和准确性。
  3. 实验验证法：通过实验验证推荐算法在不同数据集上的表现，以及推荐结果的准确性等指标。

五、预期成果

  1. 完成基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统的开发，实现数据的采集、存储、处理和分析等功能。
  2. 提供个性化的音乐推荐服务，提高用户满意度和平台活跃度。
  3. 设计并实现一个直观、易用的可视化界面，用于展示推荐结果和用户行为分析。
  4. 发表相关学术论文，为音乐推荐系统和知识图谱的研究提供新的思路和方法。

六、研究进度安排

  1. 第1-2周：进行文献调研和需求分析，确定研究内容和目标。
  2. 第3-4周：设计推荐系统的整体架构和数据库结构，编写详细的设计文档。
  3. 第5-8周：实现数据采集与预处理模块，搭建Hadoop和Spark环境，进行数据清洗和预处理。
  4. 第9-12周：构建知识图谱，实现推荐算法和预测模型模块，编写算法代码并进行测试和优化。
  5. 第13-16周：设计并实现可视化界面模块，进行前端开发和后端集成。
  6. 第17-18周：对推荐系统进行整体测试和优化，确保系统的稳定性和准确性。
  7. 第19-20周：撰写毕业论文和准备答辩材料。

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