一、项目演示视频
基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的智能音乐推荐系统(vue+flask+AI算法)
二、技术栈
前端：Vue3 + TypeScript + Element Plus + ECharts + Pinia + Vue Router
后端+算法端：Flask + SQLite + Flask-CORS + PyJWT + Neo4j + DeepSeek｜Qwen API接口
三、功能模块
【用户端功能】
- 用户管理：注册、登录、个人信息管理、密码修改、头像上传
- 音乐浏览：音乐发现、最新音乐、歌单列表、歌手列表、音乐榜单
- 个性化推荐：基于用户行为的智能推荐（协同过滤、内容推荐）
- 智能对话：AI音乐助手对话式推荐，支持多轮对话、多会话管理
- 音乐播放：在线播放、播放控制、进度调整、播放模式切换、音量控制
- 用户行为：收藏、评论、播发音乐
- 我的音乐：我的歌单、收藏的音乐、点赞的音乐
- 个人中心：个人资料修改、密码修改、头像更换
- 搜索功能：歌曲搜索、歌手搜索、歌单搜索、多条件组合搜索
- 歌单管理：创建歌单、编辑歌单、添加/删除歌曲、歌单封面上传
【管理端功能】
- 数据统计：用户数、歌曲数、歌手数、分类数、歌单数统计、趋势分析
- 用户管理：用户信息查看、状态管理、密码重置、用户删除
- 歌手管理：歌手CRUD操作、头像管理
- 分类管理：音乐分类CRUD操作
- 歌曲管理：歌曲CRUD操作、音频文件上传、封面上传、播放和下载
- 歌单管理：歌单CRUD操作、封面管理
- 知识图谱管理：数据同步(SQLite同步到Neo4j)、图谱可视化、统计分析
- 评论管理：评论查看、删除
【核心推荐功能】
- 协同过滤推荐：基于用户相似性的推荐算法
- 内容推荐：基于歌曲内容相似性的推荐算法
- 对话式推荐：基于自然语言对话的智能推荐
- 图检索增强：利用知识图谱进行更精准的推荐(GraphRAG)
【系统特色】
- 知识图谱驱动：使用Neo4j构建复杂的音乐实体关系网络
- 多模态推荐：协同过滤、内容推荐、对话推荐的有机结合
- 智能对话：集成大语言模型，支持自然语言音乐推荐
- 实时可视化：知识图谱的交互式可视化界面
- 在线播放：完整的音乐播放功能，支持多种播放模式
四、项目链接
链接: https://pan.baidu.com/s/1p5fPNsXpHttGH37buvvhdA?pwd=tigi 提取码: tigi
- 完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
(3)后端与算法端源码(web-flask) - 项目介绍文档
(1)项目概述
(2)项目技术栈
(3)项目目录结构
(4)系统架构图、功能模块图 - 项目启动教程
(1)项目演示
(2)环境安装包
(3)视频教程（环境安装和项目启动）
(4)视频教程对应的项目启动命令