在当前信息爆炸的时代，音乐平台拥有海量的音乐资源，用户面对众多选择往往难以快速找到符合个人喜好的内容。针对这一问题，本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的音乐推荐系统，采用SpringBoot框架进行开发，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。
一、系统架构设计
本系统采用典型的分层架构，包括表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层使用Thymeleaf模板引擎构建用户界面，支持用户注册、登录、音乐浏览及推荐展示等功能；业务逻辑层基于SpringBoot框架，整合协同过滤算法实现核心推荐功能；数据访问层通过Spring Data JPA与MySQL数据库进行交互，存储用户信息、音乐数据及用户行为记录。
二、协同过滤算法实现
系统采用基于用户的协同过滤算法，通过分析用户历史行为数据计算用户相似度。具体实现流程包括：首先收集用户对音乐的评分数据，构建用户-音乐评分矩阵；然后使用余弦相似度计算用户之间的相似度；最后根据相似用户的喜好预测目标用户可能感兴趣的音乐，并生成推荐列表。
三、系统功能模块
- 用户管理模块：实现用户注册、登录及个人信息管理功能
- 音乐管理模块：支持音乐信息的上传、分类和浏览
- 推荐引擎模块：核心推荐功能，基于用户行为实时生成个性化推荐
- 评分反馈模块：允许用户对推荐结果进行评分，持续优化推荐效果
四、系统部署与服务
系统采用Docker容器化部署，确保环境一致性。通过Nginx实现负载均衡，保证系统的高可用性。系统服务包括推荐服务、用户服务、音乐服务等微服务模块，各服务之间通过RESTful API进行通信。
五、系统测试与优化
经过测试，系统在推荐准确率和实时性方面表现良好。通过A/B测试验证推荐效果，不断调整算法参数优化推荐质量。针对冷启动问题，系统引入了基于内容的推荐作为补充，为新用户提供基础推荐服务。
本系统的实现证明了协同过滤算法在音乐推荐领域的有效性，为计算机专业毕业设计提供了完整的技术解决方案。系统具有良好的扩展性，未来可进一步整合深度学习等先进技术提升推荐精度。
