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资源介绍:
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**基于 Spark 音乐推荐系统的设计与实现**
一、引言
随着互联网的快速发展，音乐平台已成为人们生活中不可或缺的一部分。为了满足用户对个性化音乐
的需求，我们设计并实现了一个基于 Spark 的音乐推荐系统。本系统主要利用协同过滤算法（尤其是
基于模型的协同过滤算法——ALS），通过 SpringBoot 和 Vue 的技术栈构建了一个后端服务与前端
交互的推荐系统。
二、系统架构设计
1. 技术栈：
- 后端：SpringBoot 框架，用于构建后端服务，处理业务逻辑。
- 前端：Vue 框架，用于构建用户界面，与后端进行交互。
2. 数据源：近一年听歌日志与收藏记录，包括用户的听歌行为和收藏行为。其中，听一次歌算 1 分
，收藏算 5 分。这些数据将作为我们推荐算法的输入。
三、协同过滤音乐推荐算法——ALS 模型
ALS（Alternating Least Squares）是一种基于模型的协同过滤算法，它通过分析用户的行为
数据来预测用户对未听过歌曲的喜好程度。在本系统中，我们将使用 ALS 算法来计算用户与歌曲之间
的相似度，从而为用户推荐他们可能喜欢的歌曲。
四、数据处理与模型训练
1. 数据预处理：对近一年听歌日志与收藏记录进行清洗、格式化，将用户行为数据转化为适合模型
训练的格式。
2. 模型训练：利用 Spark 的机器学习库对数据进行训练，使用 ALS 算法构建用户-歌曲的相似度
模型。
五、用户行为分析与权重计算
在协同过滤算法中，不同的用户行为应具有不同的权重。本系统根据用户的听歌日志与收藏记录来计
算权重。听一次歌算 1 分，反映出用户对歌曲的普通兴趣；而收藏算 5 分，则反映出用户对歌曲的强
烈喜好。系统将根据这些行为和对应的权重来预测用户对未听过歌曲的喜好程度。
六、系统实现与部署
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