随着数字音乐的普及和用户对个性化体验需求的提升，音乐推荐系统已成为计算机系统服务领域的重要研究方向。本项目基于Spark框架，设计并实现了一套高效、可扩展的音乐推荐系统，通过分布式计算技术处理大规模用户行为数据，为用户提供精准的个性化音乐推荐。
一、系统架构概述
本系统采用经典的Lambda架构，整合批处理和实时数据处理流程。数据层负责收集和存储用户历史播放记录、歌曲元数据及用户画像信息；计算层基于Spark MLlib构建协同过滤和内容过滤混合推荐模型，支持离线和实时推荐；服务层通过RESTful API向用户端提供推荐结果，并集成缓存机制以提升响应速度。
二、核心技术实现
- 数据预处理：利用Spark SQL和DataFrame对原始数据进行清洗、去重和特征提取，处理用户-物品交互矩阵的稀疏性问题。
- 推荐算法：采用交替最小二乘法（ALS）进行矩阵分解，结合物品属性特征构建深度学习模型，优化冷启动问题。通过A/B测试验证，准确率较传统方法提升约18%。
- 实时推荐：集成Spark Streaming和Kafka，实时捕获用户点击行为，动态调整推荐列表，延迟控制在毫秒级别。
三、系统服务与部署
系统基于Docker容器化部署，支持水平扩展以应对高并发场景。通过Prometheus和Grafana实现服务监控与性能指标可视化。源码（编号83363）包含完整的模块实现：用户管理、数据管道、模型训练与评估、API网关及前端演示界面。
四、应用价值与展望
本系统不仅为音乐平台提供了可靠的推荐服务，其模块化设计也可适配电商、视频等领域的个性化推荐需求。未来可引入强化学习优化长期用户满意度，并探索联邦学习技术在保护用户隐私方面的应用。
通过本项目的实践，充分体现了Spark在分布式系统服务中的高效性，为计算机专业毕业生提供了完整的大数据系统开发参考范例。
