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"));}*/}