隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，音樂推薦系統(tǒng)逐漸成為研究和應(yīng)用的熱點。本項目設(shè)計了一個集音樂爬蟲、大數(shù)據(jù)處理、知識圖譜構(gòu)建、情感分析和可視化展示于一體的綜合性音樂推薦系統(tǒng)，適用于計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)工程及相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)設(shè)計。

系統(tǒng)架構(gòu)分為四個核心模塊：

1. 數(shù)據(jù)采集與處理模塊
使用Python編寫的音樂爬蟲從公開音樂平臺（如網(wǎng)易云音樂、QQ音樂）抓取歌曲信息、用戶評論和元數(shù)據(jù)。通過Hadoop的HDFS進(jìn)行分布式存儲，并利用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建原始音樂數(shù)據(jù)集。

2. 數(shù)據(jù)分析與知識圖譜構(gòu)建
基于Spark的分布式計算框架，對音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和統(tǒng)計分析。結(jié)合音樂屬性（如流派、歌手、年代）和用戶行為數(shù)據(jù)，使用圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）構(gòu)建音樂知識圖譜，實現(xiàn)歌曲間的語義關(guān)聯(lián)和相似度計算。

3. 智能推薦與情感分析模塊
采用機(jī)器學(xué)習(xí)（如協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾）和深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM）進(jìn)行音樂推薦。LSTM模型對用戶評論進(jìn)行情感分析，識別積極、消極或中性情感，結(jié)合知識圖譜的關(guān)聯(lián)信息，提升推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。

4. 可視化大屏與系統(tǒng)集成
使用前端技術(shù)（如ECharts、D3.js）開發(fā)音樂數(shù)據(jù)分析可視化大屏，動態(tài)展示熱門歌曲趨勢、用戶情感分布、推薦效果等指標(biāo)。系統(tǒng)整合Hadoop、Spark、Hive和深度學(xué)習(xí)框架，提供完整的音樂推薦和數(shù)據(jù)分析解決方案。

本系統(tǒng)不僅涵蓋了大數(shù)據(jù)處理（Hadoop/Spark/Hive）、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)（LSTM）等關(guān)鍵技術(shù)，還通過知識圖譜和可視化界面增強了用戶體驗，適合作為大數(shù)據(jù)或人工智能方向的畢業(yè)設(shè)計項目，具有較高的實用性和創(chuàng)新性。