介绍流行音乐预测在音乐产业中的重要性，阐述随机森林算法在机器学习领域的地位及其在音乐预测中的潜力，说明大数据处理技术（如Hadoop和Spark）在数据清洗和去重中的关键作用。
明确论文的研究目的，即开发一个基于随机森林算法的网易云流行音乐预测系统，详细介绍系统的核心功能，包括音乐歌单采集、数据清洗去重、数据可视化和歌曲总播放数预测，说明研究将探讨的关键问题。
简述论文的章节安排和主要内容，包括相关工作的综述、系统设计与实现、实验与结果分析、结论与展望。
综述国内外音乐预测系统的研究现状和发展趋势，分析现有音乐预测系统的优缺点，指出研究基于随机森林算法的音乐预测系统的必要性。
详细介绍随机森林算法的基本原理、特点和优势，综述随机森林算法在各个领域的应用现状，特别是在音乐预测领域的应用情况。
介绍Hadoop和Spark等大数据处理技术的基本原理、特点和优势，综述大数据处理技术在数据清洗、去重等方面的应用现状。
介绍数据可视化技术的基本原理和重要性，综述Echarts等数据可视化工具在数据分析和展示中的应用现状。
描述系统的整体架构，包括数据采集模块、数据处理模块、模型预测模块和Web界面模块，阐述各模块之间的交互关系和数据流。
详细介绍使用Scrapy爬虫技术实现音乐歌单采集的过程，说明采集的数据字段，爬虫策略和数据存储方式。
阐述使用Hadoop和Spark实现数据清洗和去重的具体方法，介绍数据清洗和去重的流程，分析数据清洗和去重过程中遇到的主要问题和解决方案。
介绍使用Echarts实现数据可视化的过程，说明数据可视化的策略和设计原则，展示数据可视化的效果。
详细介绍随机森林算法的基本原理和构建过程，说明如何使用训练好的随机森林模型对爬取后的数据进行预测，评估模型的预测性能，分析模型的优势和局限性。
描述使用Django开发Web界面的过程，介绍前端Vue框架的应用，展示系统的实际运行效果和用户交互体验。
说明实验的目的、方法和步骤，介绍实验所用的数据集和评估指标，阐述实验环境和实验设置。
展示实验过程中获取的数据和图表，包括数据清洗和去重的结果、模型训练的结果、预测性能的评估结果等，分析实验结果，验证系统的有效性和可靠性。
对实验结果进行深入讨论，解释模型的优点和局限性，探讨模型设计和参数选择的影响因素，提出改进模型的建议，分析系统在实际应用中的潜力和价值。
总结论文的主要研究成果和贡献，包括系统开发的成功经验、技术创新点等，强调研究的创新点和实际应用的意义。
提出未来进一步研究的建议和方向，如优化模型性能、拓展系统功能等，展望基于随机森林算法的音乐预测系统的应用前景和发展趋势。