基于Hadoop与Spark的音乐知识图谱推荐系统与可视化分析

随着大数据和人工智能技术的快速发展，音乐推荐系统逐渐成为研究和应用的热点。本项目设计了一个集音乐爬虫、大数据处理、知识图谱构建、情感分析和可视化展示于一体的综合性音乐推荐系统，适用于计算机、网络工程及相关专业的毕业设计。

系统架构分为四个核心模块：

1. 数据采集与处理模块
使用Python编写的音乐爬虫从公开音乐平台（如网易云音乐、QQ音乐）抓取歌曲信息、用户评论和元数据。通过Hadoop的HDFS进行分布式存储，并利用Hive进行数据清洗和结构化处理，构建原始音乐数据集。

2. 数据分析与知识图谱构建
基于Spark的分布式计算框架，对音乐数据进行特征提取和统计分析。结合音乐属性（如流派、歌手、年代）和用户行为数据，使用图数据库（如Neo4j）构建音乐知识图谱，实现歌曲间的语义关联和相似度计算。

3. 智能推荐与情感分析模块
采用机器学习（如协同过滤、内容过滤）和深度学习模型（如LSTM）进行音乐推荐。LSTM模型对用户评论进行情感分析，识别积极、消极或中性情感，结合知识图谱的关联信息，提升推荐的准确性和个性化程度。

4. 可视化大屏与系统集成
使用前端技术（如ECharts、D3.js）开发音乐数据分析可视化大屏，动态展示热门歌曲趋势、用户情感分布、推荐效果等指标。系统整合Hadoop、Spark、Hive和深度学习框架，提供完整的音乐推荐和数据分析解决方案。

本系统不仅涵盖了大数据处理（Hadoop/Spark/Hive）、网络爬虫、机器学习/深度学习（LSTM）等关键技术，还通过知识图谱和可视化界面增强了用户体验，适合作为大数据或人工智能方向的毕业设计项目，具有较高的实用性和创新性。