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)

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】

  1. 用户管理:注册、登录、个人信息管理、密码修改、头像上传
  2. 音乐浏览:音乐发现、最新音乐、歌单列表、歌手列表、音乐榜单
  3. 个性化推荐:基于用户行为的智能推荐(协同过滤、内容推荐)
  4. 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
  5. 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
  6. 用户行为:收藏、评论、播发音乐
  7. 我的音乐:我的歌单、收藏的音乐、点赞的音乐
  8. 个人中心:个人资料修改、密码修改、头像更换
  9. 搜索功能:歌曲搜索、歌手搜索、歌单搜索、多条件组合搜索
  10. 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】

  1. 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
  2. 用户管理:用户信息查看、状态管理、密码重置、用户删除
  3. 歌手管理:歌手CRUD操作、头像管理
  4. 分类管理:音乐分类CRUD操作
  5. 歌曲管理:歌曲CRUD操作、音频文件上传、封面上传、播放和下载
  6. 歌单管理:歌单CRUD操作、封面管理
  7. 知识图谱管理:数据同步(SQLite同步到Neo4j)、图谱可视化、统计分析
  8. 评论管理:评论查看、删除

【核心推荐功能】

  1. 协同过滤推荐:基于用户相似性的推荐算法
  2. 内容推荐:基于歌曲内容相似性的推荐算法
  3. 对话式推荐:基于自然语言对话的智能推荐
  4. 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

  1. 完整系统源码
    (1)前端源码(web-vue)
    (3)后端与算法端源码(web-flask)
  2. 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
  3. 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
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