超酷大数据音乐推荐知识图谱AI智能问答可视化系统的设计与研发

1 实现功能

1. 本人系统全部个人开发，支持所有系统的二次开发，一手项目，可看B站所有空间；
2. 真正的Neo4j 实现真正音乐知识图谱可视化（带模糊搜索、节点美化）；
3. vue+springboot+neo4j 无缝集成、结合up最新的知识图谱可视化知识；
4. 多种协同过滤推荐算法实现音乐的推荐；实现音乐的浏览器播放；
5. 千问大模型集成，支持网页聊天式智能问答；
6. 科技大屏、多种图形分析，如柱状图、饼图、花瓣图、歌词词云、评论词云、折线图、仪表盘、漏斗图等；
7. vue+springboot+mysql架构,java语言开发后端；

2 图谱的实现

1. 首先要去采集相关的音乐的数据
2. 使用正则表达式去解析歌词，提取，作词、作曲、编曲、吉他、这种信息，存储起来，数据的预处理。
3. 构建一个Neo4j的知识图谱
4. springboot-data neo4j 集成，集成的过程有一定的定制，实现一个模糊搜索。
5. vue + springboot 实现一个前后端分离的图谱可视化

3 功能模块图

4 推荐算法流程

1. 初始化参数

   创建 UserBasedCF 类，初始化相关参数，包括相似用户数量（n_sim_user）和推荐歌曲数量，并定义训练集和测试集。

2. 读取数据集

   从数据库中读取用户评分数据，并将其划分为训练集和测试集。根据设定的比例（例如 0.75），将数据随机分配到训练集和测试集中。

3. 构建用户相似度矩阵

   • 创建“物品-用户”倒排索引，将每部歌曲与观看过它的用户列表关联起来。
   • 构建用户共同评分的歌曲矩阵，统计每对用户共同观看的歌曲数量。
   • 计算用户之间的相似度，使用余弦相似度公式来标准化这些值。

4. 生成推荐

   对于目标用户，找到与其兴趣相似的 K 个用户，并根据这些用户的评分生成推荐列表。过滤掉用户已经观看过的歌曲，并按照相似度对推荐的歌曲进行排序，选取前 N 个电影。

5. 评估推荐效果

   使用准确率、召回率和覆盖率等指标对推荐效果进行评估。比较推荐的歌曲与测试集中的真实评分，计算命中次数、推荐数量以及测试集中的总歌曲数量，输出评估结果。

6. 接口调用

   提供一个推荐接口，用户可以通过用户 ID 调用推荐算法，获得推荐的歌曲列表。

7. 测试与输出

   在主程序中获取命令行参数（用户 ID），调用推荐接口，输出推荐结果的详细信息，以便进行验证和展示。

5 系统实现截图

5.1 主页可视化

5.2 推荐算法 usercf+itemcf 双推荐

两种协同过滤推荐算法

5.3 知识图谱可视化

基于vue d3.js实现

5.4 智能问答

集成千问的聊天式智能问答

5.5 可视化（四个页面）

5.6 会员、身份认证

5.7 数据大屏

5.8 后台管理端登录

5.9 用户管理

5.10 歌曲管理

5.11 音乐人管理

5.12 专辑管理