计算机毕业设计Python+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

最新推荐文章于 2025-12-18 19:16:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 19:16:42 发布 · 644 阅读

27 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #python #知识图谱 #人工智能 #hadoop #大数据 #开发语言

大数据毕业设计专栏收录该内容

6294 篇文章

订阅专栏

部署运行你感兴趣的模型镜像

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

Python+大模型音乐推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

在流媒体音乐平台用户规模持续增长的背景下，传统推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐）面临两大核心挑战：其一，难以捕捉用户对音乐情感的深层需求，例如用户可能因“放松”“兴奋”等情绪选择不同曲风；其二，冷启动问题突出，新用户或新歌曲因缺乏历史行为数据导致推荐效果差。此外，传统方法仅依赖音频特征或用户播放列表，忽略歌词、评论等文本信息的语义价值。

本系统通过融合Python生态工具链与大模型（如GPT-4、BERT、LLaMA）的多模态理解能力，构建“情感+行为”双驱动的音乐推荐系统。系统目标包括：

提升推荐个性化程度：根据用户当前情绪、场景需求（如运动、工作、睡眠）动态调整推荐策略。
解决冷启动问题：通过歌词/评论语义匹配，为新用户或新歌曲生成推荐。
支持多场景推荐：覆盖通勤、专注学习、情绪调节等差异化需求。
优化长尾内容分发：提升小众音乐（冷门歌曲）的推荐覆盖率至15%以上。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，核心模块包括数据层、特征工程层、模型推理层与推荐服务层，技术栈如下：

1. 数据层

数据来源：
- 结构化数据：音乐元数据（ID3标签）、用户行为日志（播放、收藏、跳过、评论）。
- 非结构化数据：歌词文本、用户评论、音频文件（MP3/WAV）。
数据存储：
- MySQL：存储用户画像（年龄、地域、历史行为）、歌曲元数据（曲风、节奏、BPM）。
- MongoDB：存储歌词文本、评论数据、音频特征矩阵。
- Redis：缓存热门推荐结果，支持毫秒级响应。

2. 特征工程层

音频特征提取：

使用LibROSA库提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）、频谱质心、节奏特征（BPM）、chroma频谱。

示例代码：

python

1import librosa
2def extract_audio_features(file_path):
3    y, sr = librosa.load(file_path, sr=22050)
4    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
5    tempo, _ = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
6    return {
7        'mfcc_mean': np.mean(mfcc, axis=1).tolist(),
8        'tempo': float(tempo),
9        'spectral_centroid': np.mean(librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr))
10    }

文本特征提取：

使用BERT/Sentence-BERT生成歌词与评论的768维语义向量。

示例代码：

python

1from transformers import BertTokenizer, BertModel
2import torch
3def get_lyric_embeddings(lyric_text):
4    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
5    model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
6    inputs = tokenizer(lyric_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
7    with torch.no_grad():
8        outputs = model(**inputs)
9    return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy().tolist()

3. 模型推理层

大模型增强推荐：
- 语义匹配：通过FAISS向量数据库计算歌词/评论的相似度，实现基于内容的推荐。
- 行为分析：使用Surprise库实现基于用户的协同过滤（User-Based CF），预测用户对未收听歌曲的评分。
- 混合排序：动态加权组合语义分数与行为分数，公式为：

总分数=w1⋅语义分数+w2⋅行为分数

1其中 $w_1$ 和 $w_2$ 根据用户行为数据量动态调整（新用户侧重语义匹配）。

短期兴趣建模：

基于用户最近10次播放记录，通过大模型生成场景标签（如“深夜放松”“健身激励”），匹配同类歌曲。

示例Prompt：

1用户最近播放了《夜曲》（周杰伦，流行，BPM=85）和《Sleeping at Last》（独立，BPM=60），
2请分析用户当前可能的场景需求，并推荐3首相似歌曲（需包含流派、BPM范围）。

4. 推荐服务层

API设计：

使用FastAPI构建RESTful接口，支持实时推荐与批量推荐。

示例API：

python

1from fastapi import FastAPI
2app = FastAPI()
3@app.post("/recommend")
4def recommend(user_id: str, history: list):
5    semantic_score = faiss_search(user_id)  # 语义相似度检索
6    behavior_score = collaborative_filtering(user_id)  # 协同过滤
7    hybrid_score = 0.6 * semantic_score + 0.4 * behavior_score  # 混合排序
8    return {"recommendations": top_k(hybrid_score, k=10)}

前端交互：
- 使用Vue.js构建交互式推荐界面，支持语音交互（如“推荐一首适合写作的钢琴曲”）。
- 推荐理由生成：通过LLM（如Qwen-7B）解释推荐逻辑，例如：
```
1推荐理由：这首歌与您常听的《Clair de Lune》在旋律舒缓度（BPM=60）和情感标签（“宁静”）上高度匹配。
```

三、关键技术实现

1. 多模态特征融合

音频与文本融合：
- 使用预训练的VGGish模型将梅尔频谱转换为512维音频嵌入向量，与Sentence-BERT生成的768维文本向量拼接，生成1280维综合语义表示。
- 示例代码：
  python
```
1import numpy as np
2def fuse_features(audio_vec, text_vec):
3    fused_vec = np.concatenate([audio_vec, text_vec], axis=0)
4    return fused_vec / np.linalg.norm(fused_vec)  # 归一化
```