《Spark知识图谱音乐推荐系统》开题报告
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Spark知识图谱的音乐推荐系统，不仅能够提升用户体验，还能推动音乐产业的发展。
二、研究现状
1. 国内外音乐推荐系统现状
目前，国内外已经涌现出了一些优秀的音乐推荐网站，如SongTaste、虾米网和豆瓣网等。这些网站通过不同的方式收集用户数据，并进行音乐推荐。例如，SongTaste是一个社交性质的音乐网站，用户可以看到大家最近在收听什么音乐，并且根据用户平时推荐的音乐、听歌行为以及音乐收录信息，找到“相似的品味者”，从而更好地做出推荐。
2. 大数据推荐系统技术
大数据推荐系统一直是学术界和工业界关注的焦点。其优点在于主动性，能自发地收集并分析用户的行为数据，为用户的兴趣建模，匹配系统中资源的特征，做出有效的大数据推荐。当前，比较成熟的推荐技术包括基于内容的推荐、协同过滤（基于相似度的最邻近协同过滤算法、基于潜在因子的矩阵分解推荐算法）、深度学习、基于标签的推荐系统和混合推荐算法等。
三、研究目标与内容
1. 研究目标
本研究旨在开发一个基于Spark知识图谱的音乐推荐系统，通过综合运用大数据、机器学习和知识图谱技术，实现个性化音乐推荐，提升用户体验和满意度。
2. 研究内容
- 数据采集与预处理：使用Python爬虫工具采集网易云音乐等网站的音乐数据，包括歌曲信息、用户听歌记录、评价等，并进行数据清洗和预处理。
- 知识图谱构建：根据采集到的数据，构建音乐知识图谱，包括歌曲、歌手、流派等实体以及它们之间的关系。
- 推荐算法设计与实现：结合协同过滤算法、深度学习等算法，设计并实现个性化音乐推荐算法。利用Spark的MLlib库进行机器学习模型的训练和预测。
- 系统实现与测试：使用Spring Boot进行后端开发，Vue.js进行前端开发，实现在线音乐推荐系统，并进行系统测试和性能优化。
- 可视化大屏开发：使用ECharts等工具开发音乐数据分析可视化大屏，展示用户行为分析、音乐热度分析等数据。
四、研究方法与技术路线
1. 研究方法
- 文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解音乐推荐系统的研究现状和发展趋势。
- 数据采集：使用Python爬虫工具采集音乐数据，并进行数据清洗和预处理。
- 知识图谱构建：利用Neo4j等图数据库工具构建音乐知识图谱。
- 算法设计与实现：结合协同过滤算法、深度学习等算法，设计并实现个性化音乐推荐算法。
- 系统开发与测试：使用Spring Boot和Vue.js进行前后端开发，并进行系统测试和性能优化。
2. 技术路线
- 数据采集：使用Selenium自动化Python爬虫工具采集网易云音乐等数据。
- 数据清洗与预处理：使用pandas和numpy对数据进行清洗和预处理，生成最终的CSV文件并上传到HDFS。
- 知识图谱构建：使用Neo4j构建音乐知识图谱，并导入处理后的数据。
- 推荐算法实现：使用Spark的MLlib库进行模型训练和预测，实现个性化音乐推荐算法。
- 系统开发与部署：使用Spring Boot和Vue.js进行前后端开发，并使用Tomcat模拟服务器进行部署。
- 可视化大屏开发：使用ECharts等工具开发音乐数据分析可视化大屏。
五、进度安排
- 第1-2周：搜集查阅资料，完成项目调研，完成开题报告。
- 第3-4周：进行系统需求分析、功能设计、开发环境准备和论文部分初稿内容撰写。
- 第5周：进行数据库设计、界面设计以及论文初稿内容的撰写。
- 第6-11周：进行系统模块的代码编写和论文初稿内容的撰写。
- 第12-13周：进行系统测试，撰写此部分论文初稿。
- 第14-15周：修改与完善论文，准备答辩PPT及项目演示视频，参加答辩。
六、预期成果
- 完成基于Spark知识图谱的音乐推荐系统的开发，包括数据采集、知识图谱构建、推荐算法实现、系统开发与部署等环节。
- 撰写符合学校要求的毕业设计报告，正文不少于10000字，包括中英文摘要、绪论、正文和结论等部分。
- 提交答辩PPT及项目演示视频，顺利通过毕业设计答辩。
七、结论
本研究通过开发基于Spark知识图谱的音乐推荐系统，旨在解决音乐资源过载和用户个性化需求问题，提升用户体验和满意度。通过综合运用大数据、机器学习和知识图谱技术，实现个性化音乐推荐，具有重要的学术意义和实用价值。同时，本研究也将为未来的音乐推荐系统研究提供有益的参考和借鉴。
