隨著大數據和人工智能技術的快速發展，音樂推薦系統逐漸成為研究和應用的熱點。本項目設計了一個集音樂爬蟲、大數據處理、知識圖譜構建、情感分析和可視化展示于一體的綜合性音樂推薦系統，適用于計算機、網絡工程及相關專業的畢業設計。

系統架構分為四個核心模塊：

1. 數據采集與處理模塊
使用Python編寫的音樂爬蟲從公開音樂平臺（如網易云音樂、QQ音樂）抓取歌曲信息、用戶評論和元數據。通過Hadoop的HDFS進行分布式存儲，并利用Hive進行數據清洗和結構化處理，構建原始音樂數據集。

2. 數據分析與知識圖譜構建
基于Spark的分布式計算框架，對音樂數據進行特征提取和統計分析。結合音樂屬性（如流派、歌手、年代）和用戶行為數據，使用圖數據庫（如Neo4j）構建音樂知識圖譜，實現歌曲間的語義關聯和相似度計算。

3. 智能推薦與情感分析模塊
采用機器學習（如協同過濾、內容過濾）和深度學習模型（如LSTM）進行音樂推薦。LSTM模型對用戶評論進行情感分析，識別積極、消極或中性情感，結合知識圖譜的關聯信息，提升推薦的準確性和個性化程度。

4. 可視化大屏與系統集成
使用前端技術（如ECharts、D3.js）開發音樂數據分析可視化大屏，動態展示熱門歌曲趨勢、用戶情感分布、推薦效果等指標。系統整合Hadoop、Spark、Hive和深度學習框架，提供完整的音樂推薦和數據分析解決方案。

本系統不僅涵蓋了大數據處理（Hadoop/Spark/Hive）、網絡爬蟲、機器學習/深度學習（LSTM）等關鍵技術，還通過知識圖譜和可視化界面增強了用戶體驗，適合作為大數據或人工智能方向的畢業設計項目，具有較高的實用性和創新性。