在當前信息爆炸的時代，音樂平臺擁有海量的音樂資源，用戶面對眾多選擇往往難以快速找到符合個人喜好的內容。針對這一問題，本文設計并實現了一個基于協同過濾算法的音樂推薦系統，采用SpringBoot框架進行開發，旨在為用戶提供個性化的音樂推薦服務。
一、系統架構設計
本系統采用典型的分層架構，包括表現層、業務邏輯層和數據訪問層。表現層使用Thymeleaf模板引擎構建用戶界面，支持用戶注冊、登錄、音樂瀏覽及推薦展示等功能；業務邏輯層基于SpringBoot框架，整合協同過濾算法實現核心推薦功能；數據訪問層通過Spring Data JPA與MySQL數據庫進行交互，存儲用戶信息、音樂數據及用戶行為記錄。
二、協同過濾算法實現
系統采用基于用戶的協同過濾算法，通過分析用戶歷史行為數據計算用戶相似度。具體實現流程包括：首先收集用戶對音樂的評分數據，構建用戶-音樂評分矩陣；然后使用余弦相似度計算用戶之間的相似度；最后根據相似用戶的喜好預測目標用戶可能感興趣的音樂，并生成推薦列表。
三、系統功能模塊
- 用戶管理模塊：實現用戶注冊、登錄及個人信息管理功能
- 音樂管理模塊：支持音樂信息的上傳、分類和瀏覽
- 推薦引擎模塊：核心推薦功能，基于用戶行為實時生成個性化推薦
- 評分反饋模塊：允許用戶對推薦結果進行評分，持續優化推薦效果
四、系統部署與服務
系統采用Docker容器化部署，確保環境一致性。通過Nginx實現負載均衡，保證系統的高可用性。系統服務包括推薦服務、用戶服務、音樂服務等微服務模塊，各服務之間通過RESTful API進行通信。
五、系統測試與優化
經過測試，系統在推薦準確率和實時性方面表現良好。通過A/B測試驗證推薦效果，不斷調整算法參數優化推薦質量。針對冷啟動問題，系統引入了基于內容的推薦作為補充，為新用戶提供基礎推薦服務。
本系統的實現證明了協同過濾算法在音樂推薦領域的有效性，為計算機專業畢業設計提供了完整的技術解決方案。系統具有良好的擴展性，未來可進一步整合深度學習等先進技術提升推薦精度。
