毕业设计——基于SSM架构、协同过滤算法实现的音乐智能推荐系统+源码+综述

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基于SSM架构、协同过滤算法实现的音乐智能推荐系统综述

一、引言

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，音乐产业也迎来了前所未有的变革。如何在海量的音乐资源中，为用户推荐符合其喜好的音乐，成为了一个重要的研究课题。基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）架构和协同过滤算法的音乐智能推荐系统，以其高效、稳定、精准的特点，为解决这个问题提供了有效的方案。

二、SSM架构概述

SSM架构是一种基于Java的Web开发框架，由Spring、SpringMVC和MyBatis三个开源框架整合而成。Spring是一个轻量级的控制反转（IoC）和面向切面（AOP）的容器框架，用于简化企业级应用的开发。SpringMVC则是一个基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，用于构建Web应用程序。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持普通SQL查询、存储过程和高级映射。通过整合这三个框架，SSM架构能够实现业务逻辑、数据访问和视图展示的清晰分离，从而提高系统的可维护性和可扩展性。

三、协同过滤算法在音乐推荐中的应用

协同过滤算法是一种基于用户行为分析的推荐算法，通过挖掘用户的历史行为数据，发现用户的兴趣偏好，并据此为用户推荐相似的音乐或艺术家。在音乐推荐系统中，协同过滤算法可以根据用户的听歌记录、搜索记录、点赞记录等信息，计算用户之间的相似度，然后找到与用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的音乐给用户。这种推荐方式不仅精准度高，而且能够发现用户的潜在兴趣，提高用户的满意度和粘性。

四、基于SSM架构的音乐智能推荐系统设计与实现

基于SSM架构的音乐智能推荐系统主要包括前端展示、后端业务逻辑处理和数据库存储三个部分。前端展示部分负责与用户进行交互，展示推荐的音乐列表、播放音乐等功能；后端业务逻辑处理部分则负责根据协同过滤算法计算推荐结果，并将结果传递给前端展示；数据库存储部分则负责存储用户行为数据、音乐信息等数据。

在实现过程中，首先需要对用户行为数据进行收集和处理，包括用户的听歌记录、搜索记录、点赞