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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

《Spark+大模型音乐推荐系统》开题报告

一、课题背景与意义

随着互联网技术的迅猛发展，音乐资源在网络上呈现爆炸式增长，大型音乐门户类网站的歌曲库规模往往包含上千万首歌曲，这些歌曲被细分为不同的语种、流派、年代、主题、心情和场景等。然而，对于系统中的每一位音乐用户来说，他们不可能收听曲库内的每一首歌，很多时候用户的需求是模糊而具体的，如“一首或几首好听的歌曲”。因此，如何根据用户在系统中产生的行为信息，从庞大的歌曲库中挖掘出用户可能感兴趣的音乐，成为了一个亟待解决的问题。

个性化音乐推荐系统应运而生，它通过综合考虑用户偏好、时间、地点、环境等复杂特征，从海量歌曲库中精准地挑选出适合当前用户聆听的个性化音乐。然而，国内的音乐推荐技术发展相对缓慢，大多数音乐网站的技术不够成熟，大数据成分较少。因此，开发基于Spark+大模型的音乐推荐系统，不仅能够提升用户体验，还能推动音乐产业的发展。

二、研究现状与发展趋势

目前，国内外已经涌现出了一些优秀的音乐推荐网站，如SongTaste、虾米网和豆瓣网等。这些网站通过不同的方式收集用户数据，并进行音乐推荐。例如，SongTaste是一个社交性质的音乐网站，用户可以看到大家最近在收听什么音乐，并且根据用户平时推荐的音乐、听歌行为以及音乐收录信息，找到“相似的品味者”，从而更好地做出推荐。

大数据推荐系统一直是学术界和工业界关注的焦点。其优点在于主动性，能自发地收集并分析用户的行为数据，为用户的兴趣建模，匹配系统中资源的特征，做出有效的大数据推荐。当前，比较成熟的推荐技术包括基于内容的推荐、协同过滤（基于相似度的最邻近协同过滤算法、基于潜在因子的矩阵分解推荐算法）、深度学习、基于标签的推荐系统和混合推荐算法等。

Spark作为大数据处理领域的热门技术，为音乐推荐系统的实现提供了强大的支持。同时，大模型如深度学习模型、自然语言处理模型等在推荐系统中也展现出了巨大的潜力。

三、研究目标与内容

本研究旨在开发一个基于Spark+大模型的音乐推荐系统，通过综合运用大数据、机器学习和大模型技术，实现个性化音乐推荐，提升用户体验和满意度。具体研究内容包括：

1. 数据采集与预处理：使用Python爬虫工具采集网易云音乐等网站的音乐数据，包括歌曲信息、用户听歌记录、评价等，并进行数据清洗和预处理。

2. 知识图谱构建：根据采集到的数据，构建音乐知识图谱，包括歌曲、歌手、流派等实体以及它们之间的关系。

3. 大模型应用：利用深度学习模型、自然语言处理模型等大模型进行用户画像构建和推荐算法设计。

4. 推荐算法实现：结合协同过滤算法、深度学习等算法，设计并实现个性化音乐推荐算法。利用Spark的MLlib库进行机器学习模型的训练和预测。

5. 系统开发与测试：使用Spring Boot进行后端开发，Vue.js进行前端开发，实现在线音乐推荐系统，并进行系统测试和性能优化。

6. 可视化大屏开发：使用ECharts等工具开发音乐数据分析可视化大屏，展示用户行为分析、音乐热度分析等数据。

四、研究方法与技术路线

1. 文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解音乐推荐系统的研究现状和发展趋势。

2. 数据采集与预处理：使用Python爬虫工具采集音乐数据，并使用pandas和numpy对数据进行清洗和预处理，生成最终的CSV文件并上传到HDFS。

3. 知识图谱构建：使用Neo4j等图数据库工具构建音乐知识图谱，并导入处理后的数据。

4. 大模型训练与应用：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练用户画像模型，利用自然语言处理模型对音乐元数据进行处理和分析。

5. 推荐算法设计与实现：结合协同过滤算法和深度学习算法，设计并实现个性化音乐推荐算法，利用Spark的MLlib库进行模型训练和预测。

6. 系统开发与部署：使用Spring Boot和Vue.js进行前后端开发，并使用Tomcat或其他服务器进行部署。

7. 系统测试与优化：对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试，并根据测试结果进行优化。

8. 可视化大屏开发：使用ECharts等工具开发音乐数据分析可视化大屏，展示用户行为分析、音乐热度分析等数据。

五、研究计划与时间表

1. 第1-2周：搜集查阅资料，完成项目调研，完成开题报告。

2. 第3-4周：进行系统需求分析、功能设计、开发环境准备和论文部分初稿内容撰写。

3. 第5周：进行数据库设计、界面设计以及论文初稿内容的撰写。

4. 第6-11周：进行系统模块的代码编写和论文初稿内容的撰写。

5. 第12-13周：进行系统测试，撰写此部分论文初稿。

6. 第14-15周：修改与完善论文，准备答辩PPT及项目演示视频，参加答辩。

六、预期成果

完成基于Spark+大模型的音乐推荐系统的开发，包括数据采集、知识图谱构建、推荐算法实现、系统开发与部署等环节。撰写符合学校要求的毕业设计报告，正文不少于10000字，包括中英文摘要、绪论、正文和结论等部分。提交答辩PPT及项目演示视频，顺利通过毕业设计答辩。

七、总结

本研究通过开发基于Spark+大模型的音乐推荐系统，旨在解决音乐资源过载和用户个性化需求问题，提升用户体验和满意度。通过综合运用大数据、机器学习和大模型技术，实现个性化音乐推荐，具有重要的学术意义和实用价值。同时，本研究也将为未来的音乐推荐系统研究提供有益的参考和借鉴。

运行截图

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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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