计算机毕业设计Python+DeepSeek-R1大模型网易云音乐用户评论情感分析系统音乐推荐系统音乐可视化大数据毕设(源码+文档+PPT+讲解)

haochengxu2022

1019人浏览 · 2025-03-01 00:00:00

haochengxu2022 · 2025-03-01 00:00:00 发布

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介绍资料

开题报告

题目：基于Python与DeepSeek-R1大模型的网易云音乐用户评论情感分析系统、音乐推荐系统及音乐可视化

一、研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，音乐平台如网易云音乐等积累了大量的用户数据，其中用户评论作为用户反馈的重要形式，蕴含了丰富的情感信息和用户偏好。情感分析作为自然语言处理（NLP）的重要领域，能够挖掘用户评论中的情感倾向，为音乐平台提供有价值的用户反馈。同时，结合音乐推荐系统和音乐可视化技术，可以进一步提升用户体验，促进音乐的个性化传播和消费。

本研究旨在利用Python编程语言和DeepSeek-R1大模型，构建一个集网易云音乐用户评论情感分析、音乐推荐和音乐可视化于一体的系统。通过情感分析，深入挖掘用户评论中的情感信息；基于情感分析结果和用户行为数据，实现个性化的音乐推荐；最后，通过音乐可视化技术，将音乐数据和推荐结果以直观、生动的方式展示给用户，提升用户的互动体验和满意度。

二、研究目标与内容

研究目标：
- 构建一个基于DeepSeek-R1大模型的网易云音乐用户评论情感分析系统。
- 实现一个个性化的音乐推荐系统，结合情感分析结果和用户行为数据。
- 开发音乐可视化模块，将音乐数据和推荐结果以图形化方式展示。
研究内容：
- 情感分析系统：
  - 收集并预处理网易云音乐用户评论数据。
  - 利用DeepSeek-R1大模型进行情感分类，识别评论中的正面、负面和中性情感。
  - 评估情感分析系统的性能，优化模型参数以提高准确率。
- 音乐推荐系统：
  - 分析用户行为数据，如听歌历史、收藏、分享等。
  - 结合情感分析结果，构建用户偏好模型。
  - 实现基于内容、协同过滤或混合推荐的算法，为用户提供个性化音乐推荐。
- 音乐可视化模块：
  - 设计可视化界面，展示音乐数据（如歌手、专辑、风格等）。
  - 实现推荐结果的图形化展示，如热力图、散点图或网络图等。
  - 提供交互功能，允许用户根据可视化结果调整推荐偏好。

三、研究方法与技术路线

数据收集与预处理：
- 使用网易云音乐API或爬虫技术收集用户评论数据。
- 对数据进行清洗、去重、分词等预处理操作。
情感分析模型构建：
- 选择DeepSeek-R1大模型作为情感分类器。
- 训练模型并调整参数，使用交叉验证等方法评估模型性能。
音乐推荐算法实现：
- 分析用户行为数据，构建用户-音乐矩阵。
- 实现基于内容的推荐、协同过滤推荐或混合推荐算法。
- 评估推荐系统的准确性、多样性和新颖性。
音乐可视化设计：
- 使用Python的matplotlib、seaborn或Plotly等库进行可视化设计。
- 设计直观、易用的界面，展示音乐数据和推荐结果。
- 实现交互功能，提升用户体验。

四、预期成果与创新点

预期成果：
- 开发一个集情感分析、音乐推荐和音乐可视化于一体的系统。
- 发表相关学术论文或技术报告，分享研究成果。
- 系统可部署于网易云音乐平台或相关音乐服务应用中，提升用户体验。
创新点：
- 利用DeepSeek-R1大模型进行情感分析，提高情感分类的准确率。
- 结合情感分析结果和用户行为数据，实现更个性化的音乐推荐。
- 开发音乐可视化模块，以图形化方式展示音乐数据和推荐结果，提升用户体验。

五、研究计划与进度安排

第一阶段（1-2个月）：
- 收集并预处理网易云音乐用户评论数据。
- 调研DeepSeek-R1大模型及相关技术。
第二阶段（3-4个月）：
- 构建情感分析系统，训练并优化模型。
- 实现音乐推荐算法，评估系统性能。
第三阶段（5-6个月）：
- 设计并开发音乐可视化模块。
- 集成情感分析、音乐推荐和可视化功能，形成完整系统。
第四阶段（7-8个月）：
- 对系统进行测试和优化。
- 撰写学术论文或技术报告，准备成果展示。

六、结论与展望

本研究通过结合Python编程语言、DeepSeek-R1大模型和音乐可视化技术，旨在构建一个全面的网易云音乐用户评论情感分析、音乐推荐和音乐可视化系统。该系统不仅能够深入挖掘用户评论中的情感信息，还能为用户提供个性化的音乐推荐，并以直观、生动的方式展示音乐数据和推荐结果。未来，我们将继续优化系统性能，拓展应用场景，为音乐平台提供更多有价值的用户反馈和个性化服务。