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精心设计的 neo4j 知识图谱功能
前台用户：注册、登录、搜索音乐、信息修改、密码修改、音乐评分、个性化推荐音乐（基于用户的协同过滤）
后台管理员：用户管理，音乐管理、歌手管理、评分管理、管理员管理、自定义权限
个性化推荐功能： 根据用户评分记录，使用基于用户的协同过滤算法推荐音乐
超强可视化功能 音乐数据：通过爬取豆瓣音乐数据 Echarts 音乐可视化分析

核心算法代码分享如下：

创建一个基于知识图谱和深度学习的音乐推荐系统是一个复杂的任务，涉及到多个组件，如知识图谱的构建、特征提取、深度学习模型设计等。在这里，我将提供一个简化的框架，使用Python和TensorFlow（或Keras）来构建一个基本的深度学习模型，该模型可以从音乐知识图谱中提取特征并进行推荐。

首先，我们需要一个假设的知识图谱，这里我们不会实际构建它，但会描述如何从它中提取特征。然后，我们会构建一个神经网络来利用这些特征进行推荐。

步骤 1: 假设的数据和知识图谱特征

假设我们有一个关于音乐家的知识图谱，包含艺术家、他们的风格、所属流派、合作艺术家等信息。我们可以从这些实体和关系中提取特征。

# 假设的数据，实际应用中需要从知识图谱中提取  
artists = [  
    {"id": 1, "name": "Artist A", "genre": "Pop", "collaborators": [2, 3]},  
    {"id": 2, "name": "Artist B", "genre": "Rock", "collaborators": [1, 4]},  
    {"id": 3, "name": "Artist C", "genre": "Pop", "collaborators": [1]},  
    {"id": 4, "name": "Artist D", "genre": "Jazz", "collaborators": [2]}  
]  
  
# 提取特征（这里仅作为示例）  
def extract_features(artists):  
    features = []  
    for artist in artists:  
        # 假设我们仅使用流派作为特征，实际应用中可能更复杂  
        genre_one_hot = {genre: 1 for genre in ["Pop", "Rock", "Jazz"] if genre == artist["genre"]}  
        genre_vector = [genre_one_hot.get(genre, 0) for genre in ["Pop", "Rock", "Jazz"]]  
        features.append(genre_vector)  
    return np.array(features)  
  
features = extract_features(artists)

步骤 2: 构建深度学习模型

我们将使用Keras来构建一个简单的神经网络模型。

import numpy as np  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Flatten  
  
# 假设我们有100个不同的艺术家  
num_artists = 100  
# 假设每个艺术家可以被推荐到其他99个艺术家  
num_recommendations = 99  
  
# 假设特征维度  
input_dim = 3  # 流行、摇滚、爵士  
  
model = Sequential([  
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),  
    Dense(64, activation='relu'),  
    Dense(num_recommendations, activation='softmax')  # 使用softmax进行多分类  
])  
  
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])  
  
# 假设我们有一些训练数据（这里仅为示例）  
# X_train 和 y_train 应该是真实的特征和标签数据  
# X_train = features (这里已经定义)  
# y_train 需要是one-hot编码的推荐艺术家ID  
  
# 假设 y_train  
# 注意：这里只是演示，实际中你需要根据艺术家ID和训练集构建y_train  
y_train = np.random.randint(2, size=(len(features), num_recommendations))  
y_train = (y_train > 0.5).astype(int)  # 转换为0和1  
  
# 训练模型（这里仅作为代码示例，不会实际运行）  
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

注意

1. 数据准备：在实际应用中，你需要从知识图谱中提取真实的特征，并将推荐目标转换为模型可以理解的格式（如one-hot编码或embedding）。
2. 模型训练：由于示例中没有提供真实的训练数据，因此model.fit调用被注释掉了。
3. 推荐逻辑：这个模型仅用于演示如何构建一个基于特征的深度学习模型。在真实应用中，你可能需要更复杂的网络结构和更多的特征，如艺术家的历史表现、用户偏好等。
4. 评估：你还需要一个评估机制来评估模型的性能，例如通过交叉验证或留出测试集。

希望这个简化的例子能为你提供一个关于如何使用深度学习进行基于知识图谱的音乐推荐的起点。