计算机毕业设计Hadoop Spark DeepSeek

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作者简介：Java领域的优质创作者，CSDN博客专家 、CSDN内容合作伙伴、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、校企合作经验，多所学校常年聘为校外企业导师󿀌指导学生毕业设计，参与学生毕业答辩指导，相关经验丰富。期待与高校教师、企业讲师、同行交流合作。

主要内容：Java、Python、前端、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发、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、PPT中期检查、系统功能实现、代码编写、论文编写和指导、论文减肥、长期防御和问答指导、腾讯会议一对一的专业解释、模拟防御演练、理解代码逻辑思维等。

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介绍资料。

开题报告。

题目：Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大型音乐推荐系统。

一、学科背景及意义。

随着互联网技术的快速发展，网络上的音乐资源呈爆炸式增长。大型音乐门户网站的歌曲库规模通常包括数千万首歌曲，这些歌曲被细分为不同的语言、流派、年龄、主题、情绪和场景。但是，对于系统中的每个音乐用户，他们无法收听音乐库中的每一首歌，很多时候，用户的需求是模糊和具体的，比如“一首或几首好歌”。所以，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，这是一个亟待解决的问题。

个性化音乐推荐系统应运而生c;综合考虑用户偏好、时间、地点、环境等复杂特征c;准确选择适合当前用户听的个性化音乐，从海量歌曲库中。但是，国内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。所以，Hadoop+基于开发;Spark+DeepSeek-R1大型音乐推荐系统，不仅可以提升用户体验，还能促进音乐产业的发展。

Hadoop是一个开源分布式计算平台，能够处理大规模数据集。Spark作为Hadoop的补充，它提供了更快、更强的数据处理能力。Deepseek-R1大模型是一种先进的深度学习模型，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成果。音乐推荐系统࿰将这三种技术结合在一起c;有望提高推荐的准确性和智能性。

二、研究目标。

1. 基于Hadoop+开发;Spark+DeepSeek-R1大型音乐推荐系统原型。
2. 可以收集、存储、处理和分析音乐数据。
3. 利用知识图谱和DeepSeek-R1大模型来提高音乐推荐的准确性和多样性。
4. 设计和实现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。

1. 数据采集和预处理。

   • 用Python编写爬虫程序󿀌从音乐平台（网易云音乐、QQ音乐等）抓取用户行为数据和音乐元数据。
   • 去重收集到的数据，处理缺失值等清洗操作，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）中间，结构化数据管理采用Hive。

2. 构建知识图谱。

   • 基于收集到的数据，构建音乐领域的知识图，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数据。

3. 设计和实现推荐算法。

   • 结合协同过滤、内容推荐等策略c;混合推荐算法的设计和实现。
   • 利用知识图中的关系信息提高推荐效果，提高推荐系统的准确性和多样性。
   • 智能推荐引入Deepsek-R1模型，进一步提高推荐效果。

4. 可视化设计与实现。

   • 设计和实现可视化界面，用于显示推荐结果、用户行为分析和知识图谱查询结果。
   • 使用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等。;和可视化库（ECharts等）前端开发。

四、研究方法。

1. 文献研究法。：收集相关文件和资料󿀌了解音乐推荐系统及知识地图的研究现状及发展趋势。
2. 实证分析法。：收集大量音乐数据󿀌采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。
3. 实验验证法。：在不同数据集中通过实验证推荐算法的性能，以及推荐结果的准确性。

五、预期结果。

1. 基于Hadoop+完成;Spark+DeepSeek-R1大型音乐推荐系统的开发，实现数据采集、存储、处理和分析的功能。
2. 提供个性化的音乐推荐服务，提高用户满意度和平台活动。
3. 设计和实现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。
4. 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。

1. 第1-2周。：文献研究和需求分析，确定研究内容和目标。
2. 第3-4周。：设计推荐系统的整体架构和数据库结构，编制详细的设计文件。
3. 第5-8周。：实现数据采集和预处理模块󿀌构建Hadop和Spark环境，进行数据清洗和预处理。
4. 第9-12周。：构建知识图，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。
5. 第13-16周。：设计可视化界面模块，前端开发和后端集成。
6. 第17-18周。：整体测试和优化推荐系统，确保系统的稳定性和准确性。
7. 第19-20周。：撰写毕业论文，准备答辩材料。

运行截图。

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优势。

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