摘  要

在数字化时代，音乐已成为人们生活中不可或缺的一部分，而音乐平台则是连接用户与音乐的桥梁。网易云音乐作为国内领先的音乐社区，以其独特的社交属性和丰富的音乐资源吸引了大量用户。然而，用户在享受音乐的同时，也产生了海量的关注数据，这些数据背后隐藏着用户的音乐偏好和行为模式。基于此，本研究旨在设计与实现一个基于hadoop的网易云音乐推荐系统的设计与实现，以揭示用户关注行为的特征和趋势。

系统基于hadoop、大数据技术，采用Django框架进行开发，通过爬虫实现数据采集，后台管理实现了歌单信息，歌曲信息，用户管理，系统管理、个人中心、数据分析看板等功能。在数据可视化面板界面使用ECharts实现，可以查看到播放量，订阅量，歌单信息，专辑，歌单名称，时长，歌手信息等多个方面。

系统在设计和实现过程中，注重用户体验和数据安全性，采用了友好的界面设计和严格的数据加密措施。经过测试，本系统运行稳定，操作简便，能够满足音乐管理的实际需求。通过Python的高效数据处理能力，系统显著提升了数据处理速度和分析准确性，为音乐的提供了有力支持，具有一定的实用价值和广阔的应用前景。

关键词：hadoop技术；网易云音乐推荐系统；数据可视化；Python；MySQL数据库

功能模块设计

基于hadoop的网易云音乐推荐系统的设计与实现实现了数据抓取、数据处理、数据可视化和管理系统。系统能够从网易云平台抓取相关的数据，然后对这些数据进行存储、传输、缺失值处理、重复值处理，系统会将这些数据可视化，以便于分析和决策。数据看板是整个系统的核心部分，它通过图表和图形的方式，将复杂的统计数据转化为直观易懂的可视化信息，涵盖了播放量，订阅量，歌单信息，专辑，歌单名称，时长，歌手信息等多个方面。通过这些数据，用户可以清晰地了解到音乐的详细信息，从而帮助他们做出更为明智的播放决策。最后，管理系统则负责歌单信息，歌曲信息，用户管理，系统管理、个人中心等功能模块。总的来说，这个系统可以帮助网易云和管理员更好地了解用户的需求和行为，从而提高用户的音乐享受体验和满意度。

歌单信息管理界面

管理员在歌曲信息模块可以查看到系统现有的歌曲信息进行查看详情，修改，删除的操作。在该模块可以爬取歌曲数据操作。爬虫操作不用人工干预，点击爬取数据按钮运行，确保评论的持续更新，从而为管理员提供最新、最全的歌曲相关信息