随着信息技术的快速发展，音乐推荐系统已成为音乐平台的核心功能之一。本文设计并实现了一种基于知识图谱的音乐推荐系统，结合了Python、Hadoop、Spark、SpringBoot和Vue.js等先进技术，实现了高效、个性化的音乐推荐服务。
一、系统架构与设计
本系统采用分层架构，主要包括数据采集层、数据处理层、知识图谱构建层、推荐算法层和前端展示层。数据采集层通过Python爬虫从音乐平台获取用户行为数据和音乐元数据；数据处理层利用Hadoop分布式存储和Spark进行数据清洗和特征提取；知识图谱构建层基于Neo4j图数据库存储音乐、歌手、风格等实体及其关系；推荐算法层结合协同过滤和基于知识图谱的路径推理，提供精准推荐；前端展示层采用Vue.js实现用户交互界面，后端服务基于SpringBoot提供RESTful API。
二、技术实现
- 大数据处理：使用Hadoop HDFS存储海量音乐数据，Spark MLlib进行分布式机器学习模型训练，处理用户评分和播放历史数据。
- 知识图谱构建：通过Python构建音乐领域的知识图谱，包括歌曲、歌手、专辑、风格等实体，以及演唱、属于、相似等关系，利用图算法挖掘潜在关联。
- 推荐算法：结合用户-物品协同过滤和基于知识图谱的语义相似度计算，实现混合推荐策略，提高推荐的多样性和准确性。
- 系统集成：SpringBoot框架管理业务逻辑和API接口，Vue.js构建响应式前端，支持用户登录、音乐搜索、个性化推荐列表展示等功能。
三、系统特点与创新
本系统创新性地将知识图谱引入音乐推荐，通过实体关系挖掘用户潜在兴趣，解决了传统推荐系统冷启动和数据稀疏问题。利用大数据技术提升了系统的扩展性和实时性。系统源码、论文文档（lw）、PPT和讲解材料齐全，适用于计算机专业毕业设计，也可作为实际计算机系统服务的参考。
四、应用前景
该系统可应用于在线音乐平台、智能音响等场景，为用户提供更智能、个性化的音乐体验。未来可结合深度学习技术进一步优化推荐效果，并扩展至多模态数据融合分析。
