计算机毕业设计基于知识图谱的音乐推荐系统 SpringBoot Vue.js 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、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

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

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

基于知识图谱的音乐推荐系统开题报告

一、研究背景与意义

随着互联网技术的快速发展，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“一首或几首符合当前心情的歌曲”。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。知识图谱作为一种结构化的语义网络，能够表示实体间的复杂关系，为音乐推荐系统提供了新的思路。基于知识图谱的音乐推荐系统不仅能够提高推荐的准确性，还能为推荐结果提供可解释性，从而增强用户的信任度和满意度。

二、研究目标与内容

研究目标

本研究旨在设计和实现一个基于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。

研究内容

1. 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。
2. 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。利用图数据库工具（如Neo4j）进行存储和管理。
3. 推荐算法研究：结合知识图谱和多种推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等），实现个性化音乐推荐。重点研究如何利用知识图谱中的实体关系和属性信息来丰富用户和歌曲的表示，从而提高推荐的准确性。
4. 系统设计与实现：使用Django或Spring Boot等后端框架进行后端开发，Vue.js等前端框架进行前端开发，实现音乐推荐系统的整体架构和功能模块。
5. 系统测试与优化：对系统进行全面的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠性。根据测试结果对系统进行优化和改进。

三、研究方法与技术路线

研究方法

本研究采用文献调研、实验研究和系统开发相结合的方法。首先，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，以及知识图谱在推荐系统中的应用。其次，使用Python爬虫工具采集音乐数据，并进行数据清洗和预处理。然后，利用图数据库工具构建音乐知识图谱，并结合多种推荐算法实现个性化音乐推荐。最后，进行系统设计与实现，并进行系统测试和性能优化。

技术路线

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 推荐算法实现：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库进行模型训练和预测。
5. 系统开发与部署：使用Django或Spring Boot进行后端开发，Vue.js进行前端开发，实现音乐推荐系统的整体架构和功能模块。使用Tomcat等服务器进行部署。
6. 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、预期成果与创新点

预期成果

1. 一个基于知识图谱的音乐推荐系统：该系统能够为用户提供个性化的音乐推荐服务，提高用户的满意度和忠诚度。
2. 音乐知识图谱：构建一个包含歌曲、歌手、流派等实体以及它们之间关系的音乐知识图谱，为推荐算法提供丰富的辅助信息。
3. 技术文档和源代码：项目完成后，将提供详细的技术文档和源代码，方便后续维护和扩展。

创新点

1. 结合知识图谱和多种推荐算法：本研究不仅利用知识图谱表示音乐实体间的关系，还结合多种推荐算法实现个性化音乐推荐，提高了推荐的准确性和多样性。
2. 可视化大屏展示：通过开发音乐数据分析可视化大屏，直观展示用户行为分析、音乐热度分析等数据，为用户提供更好的使用体验。

五、研究计划与进度安排

研究计划

1. 文献调研与需求分析（第1-2周）：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；进行需求分析，明确系统功能和性能要求。
2. 数据采集与预处理（第3-4周）：使用Python爬虫工具采集音乐数据，并进行数据清洗和预处理。
3. 知识图谱构建（第5-6周）：利用Neo4j等图数据库工具构建音乐知识图谱。
4. 推荐算法研究与实现（第7-10周）：结合知识图谱和多种推荐算法实现个性化音乐推荐。
5. 系统设计与实现（第11-14周）：进行系统设计，使用Django或Spring Boot等后端框架和Vue.js等前端框架进行系统开发。
6. 系统测试与优化（第15-16周）：对系统进行全面的功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化和改进。
7. 撰写论文与答辩准备（第17-18周）：撰写毕业论文，准备答辩PPT和项目演示视频。

进度安排

按照上述研究计划，合理安排时间，确保每个阶段的任务按时完成。同时，定期进行项目进度评估和调整，确保项目顺利进行。

六、参考文献

[此处列出相关参考文献，由于篇幅限制，具体文献未列出]

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本开题报告详细描述了基于知识图谱的音乐推荐系统的研究背景、意义、目标、内容、方法、技术路线、预期成果、创新点以及研究计划与进度安排。通过本研究的实施，将为用户提供一个个性化、智能化的音乐推荐服务，推动音乐产业的发展。

运行截图

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项目案例

优势

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