基于SSM框架与协同过滤算法的音乐推荐平台

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，从而显著提升音乐探索的效率和用户听歌体验的满意度。

在技术实现层面，项目采用经典的SSM框架进行系统架构。Spring框架负责整体应用的生命周期管理和依赖注入，确保各业务组件之间的松耦合；SpringMVC作为Web层框架，通过DispatcherServlet统一调度请求，由Controller层处理用户交互逻辑，并返回JSON格式的数据响应；MyBatis作为持久层框架，通过XML映射文件或注解方式灵活地操作MySQL数据库，执行音乐信息、用户评分及行为记录等数据的增删改查。推荐引擎的核心是协同过滤算法，具体采用基于用户的协同过滤（User-Based CF）实现：系统首先计算用户之间的相似度矩阵（如使用余弦相似度或皮尔逊相关系数），然后根据相似用户的评分数据，为目标用户预测其对未收听歌曲的潜在兴趣分值，最终生成TOP-N推荐结果。整个算法模块通过Java实现，并封装为Spring管理的Bean，供业务层调用。

该平台主要适用于两类典型场景：一是面向普通音乐听众的日常娱乐场景，用户登录后可在首页直接查看系统为其定制的推荐歌单，无需手动搜索；二是面向音乐社区或内容运营场景，平台管理员可通过后台系统监控推荐效果，调整算法参数以优化准确性。适用人群包括广大音乐爱好者、在线音乐服务提供商以及需要集成推荐功能的内容平台开发者。通过将SSM的稳健业务处理能力与协同过滤算法的智能挖掘能力相结合，本项目有效实现了音乐推荐的自动化与精准化，具备较高的实用性与可扩展性。