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

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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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

开发一个基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统原型。
实现音乐数据的采集、存储、处理和分析功能。
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。
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

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。
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。
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。
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。