基于SpringBoot+Vue的音乐推荐系统源码

资源摘要信息:"Spring Boot+Vue+协同过滤音乐推荐系统源码" 本资源为一个基于协同过滤算法实现的音乐推荐系统源码包。该系统结合了前后端分离的设计模式，其中前端使用了流行的Vue.js框架进行开发，而后端则采用了Spring Boot作为主要框架，数据库采用了MySQL。在推荐算法方面，系统应用了协同过滤（Collaborative Filtering）技术来实现音乐推荐功能。 知识点详细说明： 1. **Spring Boot** Spring Boot是Spring框架的一个模块，它提供了快速开发企业级应用的能力。Spring Boot简化了基于Spring的应用开发，通过提供默认配置来减少项目的配置工作量。它整合了Maven或Gradle构建工具，支持内嵌的Tomcat、Jetty或Undertow容器，使得开发者可以快速搭建项目并运行。 2. **Vue.js** Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它主要关注视图层，并且可以通过简单的API与后端技术栈进行连接。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统Vue CLI、Vuex、Vue Router等提供了丰富的功能，使其适用于复杂的单页面应用程序（SPA）。 3. **MyBatis** MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。它避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis通过简单的XML或注解来配置和映射原始类型、接口和Java的POJO（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）为数据库中的记录。 4. **MySQL** MySQL是一个关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL是一种流行的选择，适用于网站后端和多种应用场景，它具有高性能、高可靠性和易用性。 5. **协同过滤（Collaborative Filtering）** 协同过滤是一种基于用户或物品之间相似度的推荐算法。它分为用户基和物品基两种方式：用户基协同过滤根据用户之间的相似度来推荐物品，而物品基协同过滤则是根据用户过去对物品的喜好来推荐相似的物品。协同过滤在推荐系统中应用广泛，因为它不依赖于物品的特征，而是直接利用用户的行为数据。 6. **前后端分离** 前后端分离是一种常见的软件架构设计方式，它将前端和后端应用分开部署。前端负责展示用户界面，而后端负责业务逻辑处理。这种方式提高了开发效率，使前后端可以独立开发和部署，有利于团队协作和代码维护。 7. **系统架构** 本音乐推荐系统的架构采用前后端分离模式，前端使用Vue.js开发，实现了动态的用户界面；后端使用Spring Boot和MyBatis进行构建，提供了RESTful API接口供前端调用；数据库层使用MySQL存储用户数据、音乐信息和推荐信息等。 8. **开发环境搭建** 本源码包包含了完整的系统开发环境搭建信息，包括但不限于依赖管理、数据库结构设计、接口设计文档等，可以帮助开发者快速理解项目结构并启动项目。 9. **项目文件名称** 压缩包中包含的文件名称为"Music_recommend-***"，表明这是一个于2021年5月13日构建的音乐推荐系统项目，文件名称直接反映了项目的重要信息，例如项目名称和时间戳。 综上所述，这份源码提供了一个完整、前后端分离的音乐推荐系统实现，通过Spring Boot、Vue.js、MyBatis和MySQL等技术栈的结合应用，实现了基于协同过滤算法的个性化音乐推荐功能。开发者可以使用这份源码作为学习项目，深入理解现代Web开发流程和推荐算法的应用。