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作者簡介：Java領域優質創作者、CSDN博客專家 、CSDN內容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客專家、51CTO特邀作者、多年架構師設計經驗、多年校企合作經驗，被多個學校常年聘為校外企業導師，指導學生畢業設計并參與學生畢業答辯指導，有較為豐富的相關經驗。期待與各位高校教師、企業講師以及同行交流合作
主要內容：Java項目、Python項目、前端項目、PHP、ASP.NET、人工智能與大數據、單片機開發、物聯網設計與開發設計、簡歷模板、學習資料、面試題庫、技術互助、就業指導等
業務范圍：免費功能設計、開題報告、任務書、中期檢查PPT、系統功能實現、代碼編寫、論文編寫和輔導、論文降重、長期答辯答疑輔導、騰訊會議一對一專業講解輔導答辯、模擬答辯演練、和理解代碼邏輯思路等。
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介紹資料
開題報告
題目：Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型音樂推薦系統
一、課題背景與意義
隨著互聯網技術的迅猛發展，音樂資源在網絡上呈現爆炸式增長。大型音樂門戶類網站的歌曲庫規模往往包含上千萬首歌曲，這些歌曲被細分為不同的語種、流派、年代、主題、心情和場景等。然而，對于系統中的每一位音樂用戶來說，他們不可能收聽曲庫內的每一首歌，很多時候用戶的需求是模糊而具體的，如“一首或幾首好聽的歌曲”。因此，如何根據用戶在系統中產生的行為信息，從龐大的歌曲庫中挖掘出用戶可能感興趣的音樂，成為了一個亟待解決的問題。
個性化音樂推薦系統應運而生，它通過綜合考慮用戶偏好、時間、地點、環境等復雜特征，從海量歌曲庫中精準地挑選出適合當前用戶聆聽的個性化音樂。然而，國內的音樂推薦技術發展相對緩慢，大多數音樂網站的技術不夠成熟，大數據成分較少。因此，開發基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音樂推薦系統，不僅能夠提升用戶體驗，還能推動音樂產業的發展。
Hadoop是一個開源的分布式計算平臺，可以處理大規模數據集。Spark作為Hadoop的補充，提供了更為快速和強大的數據處理能力。而DeepSeek-R1大模型則是一種先進的深度學習模型，在自然語言處理、計算機視覺等多個領域取得了顯著成果。將這三種技術結合應用于音樂推薦系統，有望提高推薦的準確性和智能化程度。
二、研究目標
- 開發一個基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音樂推薦系統原型。
- 實現音樂數據的采集、存儲、處理和分析功能。
- 利用知識圖譜和DeepSeek-R1大模型提升音樂推薦的準確性和多樣性。
- 設計并實現一個直觀、易用的可視化界面，用于展示推薦結果和用戶行為分析。
三、研究內容
-
數據采集與預處理
- 利用Python編寫爬蟲程序，從音樂平臺（如網易云音樂、QQ音樂等）抓取用戶行為數據和音樂元數據。
- 對采集到的數據進行去重、缺失值處理等清洗操作，確保數據質量。
- 將清洗后的數據存儲到Hadoop分布式文件系統（HDFS）中，利用Hive進行結構化數據管理。
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知識圖譜構建
- 基于采集到的數據，構建音樂領域的知識圖譜，包括歌曲、歌手、專輯、流派等實體及其關系。
- 使用Neo4j等圖數據庫工具存儲和查詢知識圖譜數據。
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推薦算法設計與實現
- 結合協同過濾、內容推薦等策略，設計并實現一種混合推薦算法。
- 利用知識圖譜中的關系信息增強推薦效果，提高推薦系統的準確性和多樣性。
- 引入DeepSeek-R1大模型進行智能推薦，進一步提升推薦效果。
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可視化設計與實現
- 設計并實現一個可視化界面，用于展示推薦結果、用戶行為分析以及知識圖譜的查詢結果。
- 利用前端技術（如HTML、CSS、JavaScript等）和可視化庫（如ECharts等）進行前端開發。
四、研究方法
- 文獻調研法：收集相關文獻和資料，了解音樂推薦系統和知識圖譜的研究現狀和發展趨勢。
- 實證分析法：收集大量音樂數據，運用統計學方法對數據進行實證分析，驗證推薦算法的有效性和準確性。
- 實驗驗證法：通過實驗驗證推薦算法在不同數據集上的表現，以及推薦結果的準確性等指標。
五、預期成果
- 完成基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的音樂推薦系統的開發，實現數據的采集、存儲、處理和分析等功能。
- 提供個性化的音樂推薦服務，提高用戶滿意度和平臺活躍度。
- 設計并實現一個直觀、易用的可視化界面，用于展示推薦結果和用戶行為分析。
- 發表相關學術論文，為音樂推薦系統和知識圖譜的研究提供新的思路和方法。
六、研究進度安排
- 第1-2周：進行文獻調研和需求分析，確定研究內容和目標。
- 第3-4周：設計推薦系統的整體架構和數據庫結構，編寫詳細的設計文檔。
- 第5-8周：實現數據采集與預處理模塊，搭建Hadoop和Spark環境，進行數據清洗和預處理。
- 第9-12周：構建知識圖譜，實現推薦算法和預測模型模塊，編寫算法代碼并進行測試和優化。
- 第13-16周：設計并實現可視化界面模塊，進行前端開發和后端集成。
- 第17-18周：對推薦系統進行整體測試和優化，確保系統的穩定性和準確性。
- 第19-20周：撰寫畢業論文和準備答辯材料。
運行截圖
推薦項目
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