随着互联网的快速发展数字音乐已成为人们日常生活中不可缺的一部分。在我国QQ音乐作为一款领先的音乐服务平台拥有海量的用户群体和丰富的音乐资源。然而对于如此庞大的数据量如何有效地挖掘和分析用户行为、音乐喜好等信息以提供更为个性化、精准化的音乐服务成为了一个具有挑战性的课题。在这种背景下基于大数据的QQ音乐推荐系统的设计与实现应运而生。通过对QQ音乐网站进行爬取获取用户行为数据、音乐信息等进而运用数据挖掘和可视化技术进行分析挖掘用户潜在需求为音乐平台提供优化方向和策略。这种方法具有重要的研究意义同时利用Hive构建数据仓库对海量数据进行高效存储和查询。为了更好地展示分析结果本研究采用Vue.js框架构建了一个可视化界面。该界面可以直观地展示各种QQ音乐数据分析的变化趋势、地区分布和关联关系。用户可以通过简单的交互轻松地探索和分析数据。系统总体设计QQ音乐推荐系统总体分为前台用户模块和后台管理员模块。两个模块表现上是分别独立存在综上所述系统功能结构图如下图所示。歌曲展示列表系统会根据用户的历史听歌记录、搜索习惯和偏好设置等数据利用数据挖掘和机器学习算法分析用户可能感兴趣的歌曲。然后系统会将这些歌曲按照一定的规则和顺序排列形成一个歌曲展示列表。为了提高用户体验列表中的歌曲会按照类别、风格等进行分类并提供筛选和排序功能使用户能够快速找到自己喜欢的音乐不断优化和调整推荐列表以提高推荐的准确性和用户满意度