【源码】基于Hadoop与Spark的知识图谱音乐推荐系统

项目简介

这是一个基于Hadoop和Spark的知识图谱音乐推荐系统，通过收集与分析用户音乐数据构建知识图谱，可实现实时音乐推荐和热度预测。该系统适用于音乐平台，有助于提升用户体验与平台活跃度。

项目的主要特性和功能

1. 知识图谱构建：借助Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储音乐数据，用Spark处理数据来构建知识图谱。
2. 音乐推荐系统：依据知识图谱和用户行为数据，开展个性化音乐推荐。
3. 音乐数据分析：利用SparkSQL进行数据查询与分析，了解用户行为和喜好。
4. 音乐热度预测：运用协同过滤、KNN等机器学习算法预测音乐热度。
5. 网页端实时推荐：用户能在网页端实时获取个性化推荐。
6. Python爬虫：爬取音乐相关数据，充实知识图谱。
7. 支付宝沙箱支付功能：支持沙箱环境下的在线支付测试。
8. 身份证自动识别认证：集成百度AI身份证识别功能，方便用户注册和认证。
9. 大屏统计可视化：采用Echarts等工具展示音乐推荐系统的统计信息。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，安装和使用步骤如下： 1. 配置Hadoop和Spark环境，确保Hadoop和Spark正确安装与配置。 2. 部署数据源，将音乐数据、用户行为数据等所需数据放入HDFS。 3. 运行Spark程序，进行数据分析和知识图谱构建。 4. 配置Web服务器，部署前端页面。 5. 运行Python爬虫脚本，爬取音乐相关数据。 6. 配置支付接口和身份证识别接口，保证支付和身份认证功能正常。 7. 测试和调整系统，确保各项功能正常运行。

注意：本项目运行依赖Hadoop、Spark等外部服务和第三方库，需确保已正确安装和配置这些依赖。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】