请帮我画一个基于协同过滤算法的音乐推荐系统的系统架构图

好的，以下是基于协同过滤算法的音乐推荐系统的系统架构图：

<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201205100521188.png" width="600" />

该架构图包含以下组件：

1. 数据库：用于存储用户和歌曲数据，以及用户对歌曲的评分和反馈。

2. 数据处理模块：用于对用户和歌曲数据进行预处理，并将其转换为可供协同过滤算法使用的形式。

3. 协同过滤算法模块：用于基于用户历史行为和相似用户的行为进行推荐的核心模块。该模块包括用户相似度计算、推荐候选集生成、推荐结果过滤等子模块。

4. 推荐引擎：用于将推荐结果返回给用户的模块。可以根据不同的应用场景将推荐结果以不同的方式呈现给用户，例如推荐列表、个性化电台等。

5. 用户反馈模块：用于收集用户对推荐结果的反馈，并将其反馈信息用于调整协同过滤算法，以提高推荐质量。

以上是一个简单的基于协同过滤算法的音乐推荐系统的系统架构图，实际系统中还可能包含其他组件和模块。