计算机毕业设计Django+LLM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

原创于 2025-12-09 07:36:38 发布 · 644 阅读

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#课程设计 #数据分析 #爬虫 #大数据 #hadoop #django #知识图谱

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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型音乐推荐系统》的任务书模板，结合了Web开发框架与大语言模型（LLM）技术，供参考：

任务书：基于Django与LLM大模型的音乐推荐系统开发

一、项目背景与目标

随着音乐平台用户规模扩大，传统推荐算法（如协同过滤）难以满足个性化需求。本项目结合Django（Python Web框架）与大语言模型（LLM，如LLaMA、ChatGLM、GPT系列），构建一套智能音乐推荐系统，实现以下目标：

通过用户行为分析（播放历史、收藏、评分）和语义理解（歌词、评论、标签）生成精准推荐。
支持多模态交互（文本搜索、语音指令、情感分析推荐）。
提供可扩展的Web服务，支持高并发访问与动态更新推荐结果。

二、任务内容与分工

1. 系统架构设计

任务描述：
- 设计系统整体架构，划分模块（用户模块、音乐库模块、推荐引擎模块、交互模块）。
- 选择技术栈：Django（后端）、React/Vue（前端）、PostgreSQL（数据库）、Redis（缓存）、LLM服务（FastAPI/Flask封装）。
- 定义API接口规范（如用户登录、音乐搜索、推荐结果获取）。
负责人：系统架构组
交付物：架构设计图、接口文档、技术选型报告。

2. 数据采集与预处理

任务描述：
- 采集音乐数据（元数据、歌词、音频特征）和用户行为数据（播放记录、收藏、评分）。
- 使用Django ORM构建数据库模型（用户表、音乐表、行为日志表）。
- 对文本数据（歌词、评论）进行清洗、分词、向量化（如Word2Vec、BERT嵌入）。
负责人：数据工程组
交付物：数据库设计文档、预处理后的数据集、特征向量表。

3. LLM大模型集成与微调

任务描述：
- 模型选择：根据需求选择开源LLM（如LLaMA-2、ChatGLM）或调用商业API（如OpenAI GPT-4）。
- 微调任务：
  - 语义理解：训练模型理解用户查询意图（如“推荐适合跑步的欢快歌曲”）。
  - 情感分析：根据用户评论情感倾向调整推荐策略。
  - 多模态融合：结合音频特征（如节奏、音调）与文本特征生成推荐。
- 封装LLM服务：使用FastAPI部署微调后的模型，提供RESTful API。
负责人：算法开发组
交付物：微调后的模型权重、API服务代码、性能评估报告。

4. 推荐引擎开发

任务描述：
- 混合推荐策略：
  - 基于内容的推荐：利用LLM提取音乐语义特征（如主题、情绪）匹配用户偏好。
  - 协同过滤：结合用户行为数据（Django存储）发现相似用户或音乐。
  - 实时推荐：通过Redis缓存热门音乐和用户近期行为，优化响应速度。
- 实现推荐排序逻辑（如加权评分、多样性控制）。
负责人：推荐算法组
交付物：推荐引擎代码、排序算法文档、AB测试报告。

5. Web前端与交互开发

任务描述：
- 使用React/Vue开发用户界面，包括：
  - 音乐搜索框（支持文本/语音输入）。
  - 推荐结果展示（列表/卡片形式，含播放、收藏功能）。
  - 用户个人主页（历史记录、偏好设置）。
- 集成LLM交互功能（如语音指令播放、聊天式推荐对话）。
负责人：前端开发组
交付物：前端代码、UI设计稿、交互流程图。

6. 系统测试与部署

任务描述：
- 功能测试：验证推荐准确性、接口稳定性、多模态交互流畅性。
- 压力测试：模拟1000+并发用户，测试系统吞吐量与响应时间。
- 部署方案：使用Docker容器化Django后端与LLM服务，部署至云服务器（如AWS/阿里云）。
负责人：测试与运维组
交付物：测试报告、部署文档、监控脚本。

三、技术路线

后端：Django + Django REST Framework（API开发） + Celery（异步任务）。
数据库：PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存）。
大模型服务：FastAPI封装LLM，支持GPU加速。
前端：React/Vue + Axios（API调用） + WebSocket（实时推荐更新）。
部署：Docker + Kubernetes（可选） + Nginx（负载均衡）。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1-2周	需求分析、架构设计、环境搭建
2	第3-4周	数据采集与预处理、数据库设计
3	第5-6周	LLM微调与API封装、推荐引擎开发
4	第7-8周	前端开发与多模态交互集成
5	第9-10周	系统测试、性能优化
6	第11-12周	部署上线、用户反馈迭代

五、预期成果

完成可运行的Web音乐推荐系统，支持文本/语音交互。
推荐准确率较传统算法提升20%以上（通过AB测试验证）。
系统响应时间≤500ms（90%请求）。
提交技术文档（架构、代码注释、用户手册）、开源部分代码（如推荐引擎）。

六、资源需求

硬件：服务器（16核CPU、64GB内存、GPU显卡）、云服务资源。
软件：Django 4.x、Python 3.10+、LLM模型（如LLaMA-2-7B）、PostgreSQL 15、Redis 7。
数据：公开音乐数据集（如Million Song Dataset）、用户行为模拟数据。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM响应延迟高	优化模型量化（如INT8）、启用缓存机制
数据隐私泄露	匿名化处理用户行为数据，符合GDPR规范
系统扩展性不足	采用微服务架构，分离推荐引擎与Web服务

负责人签字：________________
日期：________________

此任务书可根据实际需求调整，例如增加商业化模块（广告推荐）、社交功能（音乐分享社区），或细化LLM微调任务（如多语言支持）。

运行截图

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

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博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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