基于SSM框架与协同过滤算法的音乐推荐平台 - 源码深度解析

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2026-02-193 浏览

文章摘要

本项目是一款基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架与协同过滤算法构建的音乐推荐平台，旨在通过智能化的推荐机制解决用户在庞大音乐库中难以快速发现符合个人偏好的歌曲的痛点。平台的核心业务价值在于利用用户的历史行为数据与相似用户群体的兴趣模式，自动生成高度个性化的音乐推荐列表，...

随着数字音乐内容的爆炸式增长，用户在面对海量曲库时常常陷入“选择困难”的困境。传统的分类浏览和排行榜推荐模式难以满足用户日益个性化的听歌需求。针对这一痛点，我们设计并实现了“悦音推荐平台”，一个深度融合SSM企业级框架与协同过滤智能算法的音乐推荐系统。

系统架构与技术栈

平台采用经典的三层架构模式，使用SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）框架组合构建稳健的后端服务体系。

**控制层（Controller）**基于SpringMVC框架，通过DispatcherServlet统一调度HTTP请求，使用注解方式配置路由映射：

@Controller
@RequestMapping("/recommend")
public class RecommendController {
    @Autowired
    private RecommendService recommendService;
    
    @GetMapping("/personalized")
    @ResponseBody
    public ResponseEntity<List<Song>> getPersonalizedRecommendations(
        HttpServletRequest request) {
        int userId = (Integer) request.getSession().getAttribute("userId");
        List<Song> recommendations = recommendService.generateRecommendations(userId);
        return ResponseEntity.ok(recommendations);
    }
}

**业务逻辑层（Service）**由Spring框架管理Bean生命周期，通过依赖注入实现组件间的松耦合：

@Service
public class RecommendServiceImpl implements RecommendService {
    @Autowired
    private UserBehaviorDao userBehaviorDao;
    @Autowired
    private SimilarityCalculator similarityCalculator;
    
    @Override
    public List<Song> generateRecommendations(int userId) {
        // 基于用户协同过滤的核心算法逻辑
        Map<Integer, Double> userSimilarities = similarityCalculator.calculateUserSimilarities(userId);
        return collaborativeFiltering(userId, userSimilarities);
    }
}

**数据持久层（Mapper）**采用MyBatis框架，通过XML映射文件实现灵活的SQL操作：

<!-- UserBehaviorMapper.xml -->
<mapper namespace="top.wangruns.trackstacking.dao.UserBehaviorMapper">
    <select id="selectUserPlayHistory" parameterType="int" resultType="UserBehavior">
        SELECT userId, songId, playTime 
        FROM play 
        WHERE userId = #{userId} 
        ORDER BY playTime DESC
    </select>
</mapper>

前端采用响应式设计，使用HTML5、CSS3和JavaScript构建用户界面，确保在不同设备上都能获得良好的使用体验。

数据库设计深度解析

系统数据库包含14张表，以下是核心表的结构设计与技术亮点分析。

用户行为记录表（play表）

play表的设计体现了对用户听歌行为数据的精细化采集：

CREATE TABLE `play` (
  `playId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '播放ID',
  `UserId` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `songId` int(11) NOT NULL COMMENT '歌手ID',
  `playTime` timestamp NOT NULL DEFAULT current_timestamp() COMMENT '播放时间',
  PRIMARY KEY (`playId`),
  KEY `fk_play_1_idx` (`UserId`),
  KEY `fk_play_2_idx` (`songId`),
  CONSTRAINT `fk_play_1` FOREIGN KEY (`UserId`) REFERENCES `user` (`UserId`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION,
  CONSTRAINT `fk_play_2` FOREIGN KEY (`songId`) REFERENCES `song` (`songId`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=223 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci COMMENT='播放表'

设计亮点：

  • 时序记录完整性：playTime字段使用timestamp类型，精确记录每次播放行为的时间戳，为基于时间权重的协同过滤算法提供数据基础
  • 外键约束优化：通过ON DELETE CASCADE级联删除，确保用户或歌曲删除时相关播放记录的自动清理，维护数据一致性
  • 索引策略：对UserId和songId分别建立索引，优化用户历史查询和歌曲热度统计的查询性能

歌曲信息表（song表）

song表采用模块化设计，支持多媒体资源的灵活存储：

CREATE TABLE `song` (
  `songId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '歌曲ID',
  `songName` varchar(255) NOT NULL COMMENT '歌曲名称',
  `songAddress` varchar(255) NOT NULL COMMENT '歌曲地址',
  `songCoverAddress` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '歌曲封面地址',
  `songType` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '歌曲类型',
  `songLength` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '歌曲时长',
  `lyricName` varchar(120) DEFAULT NULL COMMENT '歌词名称',
  `lyricAddress` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '歌词地址',
  PRIMARY KEY (`songId`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=246 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci COMMENT='歌曲表'

设计亮点：

  • 资源分离存储：将音频文件、封面图片、歌词文件分别存储，通过地址字段引用，便于CDN分发和缓存优化
  • 元数据完整性：包含歌曲时长、类型等丰富元数据，支持多维度推荐策略
  • 扩展性考虑：songType字段为后续基于内容的推荐算法预留了接口

用户互动表（liking表）

liking表记录了用户对评论的点赞行为，构建社交化推荐数据：

CREATE TABLE `liking` (
  `likeId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '点赞ID',
  `UserId` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `reviewId` int(11) NOT NULL COMMENT '评论ID',
  PRIMARY KEY (`likeId`),
  KEY `fk_like_1_idx` (`UserId`),
  KEY `fk_like_2_idx` (`reviewId`),
  CONSTRAINT `fk_like_1` FOREIGN KEY (`UserId`) REFERENCES `user` (`UserId`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION,
  CONSTRAINT `fk_like_2` FOREIGN KEY (`reviewId`) REFERENCES `review` (`reviewId`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=224 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci COMMENT='点赞表'

这种多维度用户行为数据的采集，为推荐算法提供了丰富的特征工程基础。

核心功能实现解析

个性化推荐引擎

推荐系统采用基于用户的协同过滤算法，核心实现包含相似度计算和预测评分两个阶段。

用户相似度计算使用改进的余弦相似度算法，考虑用户评分偏置：

@Component
public class SimilarityCalculator {
    
    public Map<Integer, Double> calculateUserSimilarities(int targetUserId) {
        Map<Integer, Double> similarities = new HashMap<>();
        List<Integer> allUserIds = userDao.getAllUserIds();
        
        for (Integer otherUserId : allUserIds) {
            if (!otherUserId.equals(targetUserId)) {
                double similarity = computeCosineSimilarity(targetUserId, otherUserId);
                if (similarity > 0) {
                    similarities.put(otherUserId, similarity);
                }
            }
        }
        return similarities;
    }
    
    private double computeCosineSimilarity(int user1, int user2) {
        Map<Integer, Double> user1Ratings = ratingDao.getUserRatings(user1);
        Map<Integer, Double> user2Ratings = ratingDao.getUserRatings(user2);
        
        // 计算共同评分项
        Set<Integer> commonItems = new HashSet<>(user1Ratings.keySet());
        commonItems.retainAll(user2Ratings.keySet());
        
        if (commonItems.isEmpty()) return 0.0;
        
        double dotProduct = 0.0;
        double norm1 = 0.0;
        double norm2 = 0.0;
        
        for (Integer itemId : commonItems) {
            double rating1 = user1Ratings.get(itemId);
            double rating2 = user2Ratings.get(itemId);
            dotProduct += rating1 * rating2;
            norm1 += Math.pow(rating1, 2);
            norm2 += Math.pow(rating2, 2);
        }
        
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }
}

评分预测算法基于相似用户的加权平均：

public class RatingPredictor {
    
    public double predictRating(int userId, int songId, Map<Integer, Double> userSimilarities) {
        double numerator = 0.0;
        double denominator = 0.0;
        
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : userSimilarities.entrySet()) {
            int similarUser = entry.getKey();
            double similarity = entry.getValue();
            
            Double rating = ratingDao.getUserSongRating(similarUser, songId);
            if (rating != null) {
                numerator += similarity * rating;
                denominator += Math.abs(similarity);
            }
        }
        
        return denominator > 0 ? numerator / denominator : 0.0;
    }
}

个性化推荐

用户收藏管理

收藏功能通过AJAX异步请求实现无刷新操作，提升用户体验：

@Controller
public class CollectionController {
    @Autowired
    private CollectionService collectionService;
    
    @PostMapping(value = "collectSong.do", produces = "text/html;charset=UTF-8")
    @ResponseBody
    public String collectSong(HttpServletRequest request, int songId) {
        boolean isCollected = collectionService.collectionChange(request, songId);
        return ReturnMsg.msg(HttpServletResponse.SC_OK, isCollected + "");
    }
}

服务层实现收藏状态切换的逻辑：

@Service
public class CollectionServiceImpl implements CollectionService {
    
    @Override
    public boolean collectionChange(HttpServletRequest request, int songId) {
        Integer userId = (Integer) request.getSession().getAttribute("userId");
        if (userId == null) {
            throw new BusinessException("用户未登录");
        }
        
        // 检查是否已收藏
        boolean isCollected = collectionDao.isSongCollected(userId, songId);
        
        if (isCollected) {
            // 取消收藏
            collectionDao.deleteCollection(userId, songId);
            return false;
        } else {
            // 添加收藏
            Collection collection = new Collection();
            collection.setUserId(userId);
            collection.setSongId(songId);
            collection.setCollectTime(new Date());
            collectionDao.insertCollection(collection);
            return true;
        }
    }
}

音乐收藏

音乐播放与行为追踪

播放功能集成行为数据采集，为推荐算法提供实时反馈：

@RestController
@RequestMapping("/play")
public class PlayController {
    
    @PostMapping("/start")
    public ResponseEntity<Void> recordPlayStart(@RequestParam int songId, 
                                              HttpServletRequest request) {
        Integer userId = getUserIdFromSession(request);
        if (userId != null) {
            PlayRecord playRecord = new PlayRecord();
            playRecord.setUserId(userId);
            playRecord.setSongId(songId);
            playRecord.setPlayTime(new Date());
            playService.recordPlay(playRecord);
            
            // 实时更新用户兴趣模型
            recommendationService.updateUserInterestModel(userId, songId);
        }
        return ResponseEntity.ok().build();
    }
}

管理员音乐管理

后台管理系统提供完整的音乐CRUD操作：

@Controller
@RequestMapping("/admin/music")
public class AdminMusicController {
    
    @PostMapping("/upload")
    public String uploadMusic(@RequestParam("audioFile") MultipartFile audioFile,
                             @RequestParam("coverFile") MultipartFile coverFile,
                             Song song, Model model) {
        try {
            // 保存音频文件
            String audioPath = fileService.saveAudioFile(audioFile);
            song.setSongAddress(audioPath);
            
            // 保存封面文件
            if (!coverFile.isEmpty()) {
                String coverPath = fileService.saveCoverImage(coverFile);
                song.setSongCoverAddress(coverPath);
            }
            
            songService.addSong(song);
            model.addAttribute("message", "歌曲上传成功");
        } catch (IOException e) {
            model.addAttribute("error", "文件上传失败");
        }
        return "admin/music-management";
    }
}

音乐管理

实体模型设计

系统采用领域驱动设计思想，构建了完整的实体模型体系：

// 用户实体
@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
    private Integer userId;
    private String email;
    private String password;
    private String nickname;
    private Date createTime;
    private Integer roleId;
    // getter/setter方法
}

// 歌曲实体
@Entity
@Table(name = "song")
public class Song {
    private Integer songId;
    private String songName;
    private String songAddress;
    private String songCoverAddress;
    private String songType;
    private Integer songLength;
    private String lyricAddress;
    // getter/setter方法
}

// 播放记录实体
@Entity
@Table(name = "play")
public class PlayRecord {
    private Integer playId;
    private Integer userId;
    private Integer songId;
    private Date playTime;
    // getter/setter方法
}

设计图

系统优化与扩展方向

1. 算法混合优化

当前系统主要基于协同过滤算法，未来可引入混合推荐策略：

  • 基于内容的推荐：利用歌曲元数据（类型、节奏、音色等）计算内容相似度
  • 深度学习模型：使用RNN或Transformer模型学习用户序列行为模式
  • 实时推荐：集成流式计算框架，实现分钟级推荐更新

2. 性能架构升级

  • 缓存策略优化：使用Redis集群缓存用户相似度矩阵和热门推荐结果
  • 数据库分库分表：按用户ID范围进行水平分片，解决单表数据量过大问题
  • CDN加速：音乐文件全球分发，降低播放延迟

3. 社交化功能扩展

  • 好友推荐：基于共同音乐兴趣的用户匹配系统
  • 歌单协作：支持多用户共同编辑和维护歌单
  • 音乐社交网络：集成评论、分享、关注等社交功能

4. 多媒体处理增强

  • 音频指纹识别：实现听歌识曲功能
  • 智能播放列表：根据心情、场景自动生成主题歌单
  • 音质自适应：根据网络状况动态调整播放音质

5. 商业化功能集成

  • 版权管理：完善的数字版权管理（DRM）系统
  • 广告推荐：基于用户画像的精准广告投放
  • 会员服务体系：分层级的付费会员功能

用户管理

悦音推荐平台通过SSM框架的稳健架构与协同过滤算法的智能推荐相结合，构建了一个高效、个性化的音乐服务平台。系统具有良好的扩展性和维护性，为后续功能迭代和技术升级奠定了坚实基础。随着数据量的积累和算法的持续优化，平台的推荐准确性和用户体验将得到进一步提升。

本文关键词
SSM框架协同过滤算法音乐推荐平台源码解析数据库设计

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