SpringBoot+Java：个性化音乐推荐系统的设计与实现（协同过滤算法）

本篇文档深入探讨了如何利用SpringBoot框架和Vue框架来构建一个高效的个性化音乐推荐系统。该系统旨在解决当前音乐推荐服务中的痛点，通过对传统模式的改进，提高推荐的精准度和用户体验。作者首先强调了计算机系统在信息管理中的优势，如便捷的查询、高信息准确性以及节省人力成本和提升工作效率。 文档的核心技术采用了Java语言作为开发工具，SpringBoot框架负责后端架构的简化和快速开发，而Vue框架则提供了前端界面的动态交互能力。两者结合，使得系统的开发和维护更加高效。系统主要由用户管理、歌手管理、热门音乐管理、音乐评分管理和系统管理等多个模块构成，这些模块共同构建了一个完整的推荐体系。 个性化音乐推荐是通过分析用户的听歌历史、喜好和行为数据，运用协同过滤算法来发现用户的潜在兴趣。这可能包括基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）或基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering），通过计算用户之间的相似性或者物品之间的关联性，为用户提供个性化的音乐推荐。 文档还提到了MySQL数据库的选择，作为数据存储和管理的基础，它支撑着整个推荐系统的运行。通过对比，作者指出该系统相较于传统管理模式，能够更有效地利用音乐推荐数据资源，降低经济投入，并显著提升推荐的效率和精度。 关键词“JAVA语言”、“SpringBoot框架”、“Vue框架”和“个性化音乐推荐”突出了文章的核心技术路径和研究领域，表明了本文的重点在于介绍如何通过这些技术手段来优化音乐推荐体验。这篇论文提供了一个实用且技术含量高的解决方案，对于那些寻求在音乐推荐领域应用IT技术的开发者和研究人员具有很高的参考价值。