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

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

基于知识图谱的Python音乐推荐系统技术说明

一、引言

在数字音乐蓬勃发展的当下，音乐平台汇聚了海量歌曲，用户面临信息过载问题，难以快速找到符合自身喜好的音乐。传统音乐推荐系统存在数据利用不充分、推荐结果不够精准等局限。知识图谱凭借其强大的语义关联能力，能有效挖掘音乐元素间复杂关系，为音乐推荐带来新思路。Python凭借丰富的库资源和简洁的语法，成为开发该系统的理想选择。本技术说明将详细阐述基于知识图谱的Python音乐推荐系统的实现原理与技术细节。

二、系统架构概述

本系统整体架构分为数据采集层、数据处理层、知识图谱构建层、推荐算法层和应用展示层，各层协同工作，实现从数据获取到音乐推荐的完整流程。

（一）数据采集层

负责从多个渠道收集音乐相关数据，为后续处理提供基础。

（二）数据处理层

对采集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取等操作，提升数据质量，挖掘数据价值。

（三）知识图谱构建层

基于处理后的数据构建音乐知识图谱，明确音乐实体及其关系，为推荐算法提供语义支持。

（四）推荐算法层

结合知识图谱信息与用户行为数据，运用先进算法计算用户对音乐的偏好，生成个性化推荐列表。

（五）应用展示层

以友好的界面形式向用户展示推荐结果，并收集用户反馈，形成系统闭环。

三、关键技术实现

（一）数据采集技术

1. 网络爬虫：利用Python的requests库发送HTTP请求，获取音乐平台网页内容。结合BeautifulSoup或lxml库解析HTML文档，提取歌曲名称、歌手、专辑、歌词、评论等关键信息。对于动态加载内容的网站，采用Selenium模拟浏览器操作，确保数据完整采集。
2. API接口调用：部分音乐平台提供官方API接口，通过requests库按照接口文档要求构造请求参数，发送请求并解析返回的JSON数据，获取结构化的音乐信息，如歌曲热度、播放量等。

（二）数据处理技术

1. 数据清洗：使用pandas库对采集到的数据进行清洗，去除重复记录、缺失值和异常值。例如，通过drop_duplicates()方法删除重复的歌曲信息，利用fillna()函数处理缺失的歌词数据。
2. 数据转换：将不同格式的数据统一转换为适合后续处理的格式。如将日期字符串转换为datetime对象，便于时间序列分析；对文本数据进行分词、词性标注等预处理，为特征提取做准备。
3. 特征提取：从音乐数据中提取有价值的特征。对于音频特征，可使用librosa库提取音高、节奏、音色等特征；对于文本特征，运用jieba分词工具对歌词和评论进行分词，结合TF-IDF算法提取关键词特征。

（三）知识图谱构建技术

1. 实体识别：采用命名实体识别（NER）技术，识别音乐数据中的实体，如歌曲、歌手、专辑、流派等。可使用预训练的NER模型，如基于BERT的NER模型，通过transformers库加载模型并进行推理，准确识别文本中的实体。
2. 关系抽取：通过规则匹配和机器学习方法抽取实体之间的关系。例如，根据“歌手A演唱了歌曲B”的文本模式，建立歌手与歌曲之间的“演唱”关系；利用分类算法对实体对进行关系分类，确定它们之间的具体关系类型。
3. 知识图谱存储与查询：选择Neo4j图数据库存储音乐知识图谱。使用py2neo库作为Python与Neo4j的交互接口，将识别出的实体和抽取的关系导入图数据库。通过Cypher查询语言实现对知识图谱的高效查询，例如查询某歌手的所有歌曲、某流派下的热门歌曲等。

（四）推荐算法技术

1. 基于知识图谱嵌入的推荐算法：运用知识图谱嵌入技术，如TransE、DistMult等模型，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间。结合用户的历史听歌记录，使用深度学习模型（如多层感知机）学习用户对音乐的偏好向量。通过计算音乐向量与用户偏好向量之间的余弦相似度，为用户推荐相似度高的音乐。
2. 融合多源信息的推荐算法：综合考虑知识图谱信息、用户行为数据和音乐内容特征。例如，将知识图谱嵌入向量与用户-音乐交互矩阵、音乐音频特征向量进行拼接，输入到深度学习模型中进行训练。采用梯度下降算法优化模型参数，提高推荐准确性。

四、系统开发环境与工具

（一）开发语言

Python作为主要开发语言，其丰富的库资源和简洁的语法结构为系统开发提供了便利。

（二）开发框架

1. Web开发框架：使用Django框架搭建系统的Web应用，实现用户注册登录、音乐搜索、推荐展示等功能。Django的MTV架构（模型-模板-视图）有助于提高开发效率和代码可维护性。
2. 深度学习框架：采用PyTorch或TensorFlow框架实现推荐算法中的深度学习模型。这两个框架提供了丰富的深度学习组件和工具，方便模型构建、训练和优化。

（三）数据库

1. 关系型数据库：使用MySQL存储用户信息、音乐基本信息等结构化数据。MySQL具有高性能、可靠性和易用性等特点，能够满足系统对数据存储和查询的需求。
2. 图数据库：如前文所述，选择Neo4j存储音乐知识图谱，充分发挥其处理图结构数据的优势。

（四）前端技术

运用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，结合Bootstrap框架实现响应式设计，确保系统在不同设备上都能提供良好的用户体验。使用Ajax技术实现前后端数据交互，实现页面的异步更新。

五、系统测试与优化

（一）功能测试

对系统的各个功能模块进行详细测试，确保用户注册登录、音乐搜索、推荐展示等功能正常运行。使用自动化测试工具（如Selenium）编写测试脚本，提高测试效率和准确性。

（二）性能测试

通过模拟大量用户并发访问，测试系统的响应时间、吞吐量和资源利用率等性能指标。使用性能测试工具（如JMeter）对系统进行压力测试，发现系统性能瓶颈并进行优化。

（三）算法优化

根据实验结果和用户反馈，对推荐算法进行优化。调整模型参数、改进特征提取方法或融合更多数据源，提高推荐的准确性和多样性。

六、结论

基于知识图谱的Python音乐推荐系统通过整合多源数据、构建音乐知识图谱和运用先进推荐算法，有效解决了传统音乐推荐系统存在的问题，为用户提供了更加精准、个性化的音乐推荐服务。在实际应用中，该系统可根据用户需求和市场变化不断优化和完善，具有广阔的应用前景和发展潜力。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻