计算机毕业设计python+spark知识图谱音乐推荐系统 音乐数据分析可视化大屏 音乐爬虫 LSTM情感分析 大数据毕设 深度学习 机器学习

流程：

1.Python采集网易云音乐歌手、歌词、音乐、评论等约10-20万+海量数据，存入mysql数据库；

2.使用pandas+numpy/MapReduce对mysql中四类数据进行数据清洗，写入.csv文件并上传至hdfs(含评论NLP文本分类/lsm情感分析);

3.使用hive建库建表，导入.csv数据集；

4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark之Scala语法完成；

5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库的指标表；

6.使用Flask+Echarts搭建可视化大屏界面；

创新点：

1.Python爬虫采集海量数据；

2.lstml情感分析/NLP文本分类；

3.spark实时分析+(hadoop、hive离线分析数据仓库)双实现，可实时可离线防止导师喷人；

4.可视化大屏炫酷显摆；

注意：如果还觉得本系统太简单太low工作量不够，可以选装推荐系统、知识图谱、预测系统、后台管理

核心算法代码分享如下：

package com.bigdata.storm.kafka.util;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**
 * @program: storm-kafka-api-demo
 * @description: redis工具类
 * @author: 小毕
 * @company: 清华大学深圳研究生院
 * @create: 2019-08-22 17:23
 */
public class JedisUtil {
    
    /*redis连接池*/
    private static JedisPool pool;
    
    /**
    *@Description: 返回redis连接池
    *@Param: 
    *@return: 
    *@Author: 小毕
    *@date: 2019/8/22 0022
    */
    public static JedisPool getPool(){
        if(pool==null){
            //创建jedis连接池配置
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
            //最大连接数
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
            //最大空闲连接
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(5);
            pool=new JedisPool(jedisPoolConfig,"node03.hadoop.com",6379,3000);
        }
        return pool;
    }

    public static Jedis getConnection(){
        return getPool().getResource();
    }

/*    public static void main(String[] args) {
        //System.out.println(getPool());
        //System.out.println(getConnection().set("hello","world"));
    }*/






    
    
}