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介绍资料
开题报告
题目HadoopSparkDeepSeek-R1大模型音乐推荐系统
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HadoopSparkDeepSeek-R1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。
Hadoop是一个开源的分布式计算平台可以处理大规模数据集。Spark作为Hadoop的补充提供了更为快速和强大的数据处理能力。而DeepSeek-R1大模型则是一种先进的深度学习模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著成果。将这三种技术结合应用于音乐推荐系统有望提高推荐的准确性和智能化程度。
二、研究目标
开发一个基于HadoopSparkDeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统原型。实现音乐数据的采集、存储、处理和分析功能。利用知识图谱和DeepSeek-R1大模型提升音乐推荐的准确性和多样性。设计并实现一个直观、易用的可视化界面用于展示推荐结果和用户行为分析。
三、研究内容 数据采集与预处理 利用Python编写爬虫程序从音乐平台如网易云音乐、QQ音乐等抓取用户行为数据和音乐元数据。对采集到的数据进行去重、缺失值处理等清洗操作确保数据质量。将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中利用Hive进行结构化数据管理。 知识图谱构建 基于采集到的数据构建音乐领域的知识图谱包括歌曲、歌手、专辑、流派等实体及其关系。使用Neo4j等图数据库工具存储和查询知识图谱数据。 推荐算法设计与实现 结合协同过滤、内容推荐等策略设计并实现一种混合推荐算法。利用知识图谱中的关系信息增强推荐效果提高推荐系统的准确性和多样性。引入DeepSeek-R1大模型进行智能推荐进一步提升推荐效果。 可视化设计与实现 设计并实现一个可视化界面用于展示推荐结果、用户行为分析以及知识图谱的查询结果。利用前端技术如HTML、CSS、JavaScript等和可视化库如ECharts等进行前端开发。
四、研究方法
文献调研法收集相关文献和资料了解音乐推荐系统和知识图谱的研究现状和发展趋势。实证分析法收集大量音乐数据运用统计学方法对数据进行实证分析验证推荐算法的有效性和准确性。实验验证法通过实验验证推荐算法在不同数据集上的表现以及推荐结果的准确性等指标。
五、预期成果
完成基于HadoopSparkDeepSeek-R1大模型的音乐推荐系统的开发实现数据的采集、存储、处理和分析等功能。提供个性化的音乐推荐服务提高用户满意度和平台活跃度。设计并实现一个直观、易用的可视化界面用于展示推荐结果和用户行为分析。发表相关学术论文为音乐推荐系统和知识图谱的研究提供新的思路和方法。
六、研究进度安排
第1-2周进行文献调研和需求分析确定研究内容和目标。第3-4周设计推荐系统的整体架构和数据库结构编写详细的设计文档。第5-8周实现数据采集与预处理模块搭建Hadoop和Spark环境进行数据清洗和预处理。第9-12周构建知识图谱实现推荐算法和预测模型模块编写算法代码并进行测试和优化。第13-16周设计并实现可视化界面模块进行前端开发和后端集成。第17-18周对推荐系统进行整体测试和优化确保系统的稳定性和准确性。第19-20周撰写毕业论文和准备答辩材料。 运行截图 推荐项目
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