隨著信息技術的快速發展，音樂推薦系統已成為音樂平臺的核心功能之一。本文設計并實現了一種基于知識圖譜的音樂推薦系統，結合了Python、Hadoop、Spark、SpringBoot和Vue.js等先進技術，實現了高效、個性化的音樂推薦服務。
一、系統架構與設計
本系統采用分層架構，主要包括數據采集層、數據處理層、知識圖譜構建層、推薦算法層和前端展示層。數據采集層通過Python爬蟲從音樂平臺獲取用戶行為數據和音樂元數據；數據處理層利用Hadoop分布式存儲和Spark進行數據清洗和特征提取；知識圖譜構建層基于Neo4j圖數據庫存儲音樂、歌手、風格等實體及其關系；推薦算法層結合協同過濾和基于知識圖譜的路徑推理，提供精準推薦；前端展示層采用Vue.js實現用戶交互界面，后端服務基于SpringBoot提供RESTful API。
二、技術實現
- 大數據處理：使用Hadoop HDFS存儲海量音樂數據，Spark MLlib進行分布式機器學習模型訓練，處理用戶評分和播放歷史數據。
- 知識圖譜構建：通過Python構建音樂領域的知識圖譜，包括歌曲、歌手、專輯、風格等實體，以及演唱、屬于、相似等關系，利用圖算法挖掘潛在關聯。
- 推薦算法：結合用戶-物品協同過濾和基于知識圖譜的語義相似度計算，實現混合推薦策略，提高推薦的多樣性和準確性。
- 系統集成：SpringBoot框架管理業務邏輯和API接口，Vue.js構建響應式前端，支持用戶登錄、音樂搜索、個性化推薦列表展示等功能。
三、系統特點與創新
本系統創新性地將知識圖譜引入音樂推薦，通過實體關系挖掘用戶潛在興趣，解決了傳統推薦系統冷啟動和數據稀疏問題。利用大數據技術提升了系統的擴展性和實時性。系統源碼、論文文檔（lw）、PPT和講解材料齊全，適用于計算機專業畢業設計，也可作為實際計算機系統服務的參考。
四、應用前景
該系統可應用于在線音樂平臺、智能音響等場景，為用戶提供更智能、個性化的音樂體驗。未來可結合深度學習技術進一步優化推薦效果，并擴展至多模態數據融合分析。
