在数据大爆炸的时代,以及5G技术和存储技术的发展,在线音乐播放成了当今用户听歌的首选,但是面对海量的音乐数据,用户们往往显得无从选择,听歌作为日常的娱乐放松方式,一首首的试听明显不太现实。在面对巨大的音乐数据,以往的音乐推荐系统虽然能进行一定程度的筛选,但是过滤后的数据量仍然非常之多,这样的推荐系统已经满足不了用户的需要,不能根据使用者的爱好来进行歌曲推荐,造成推荐不精准的问题,不能给用户带来良好的听歌体验。因此,设计并实现一个能满足用户需求、使用便捷、推荐精准的个性化音乐推荐系统是现在急待解决的一个问题。随着计算机的高速发展,Java语言以及其各个框架也得以大量的应用,使用一站式的spring boot框架来进行开发,不仅能够大大减少各种繁琐的配置文件,还能极大的缩短开发周期,对于开发一个实时的音乐推荐系统,有着得天独厚的优势。并且传统的基于用户的协同过滤算法,没有考虑到用户的历史操作会随着时间的推移,在计算评分矩阵时所占的比例越来越少,从而导致不能对用户的偏好进行精准的定位,使得推荐的音乐不能很好的满足用户的需求,因此在这个方向是需要改进的。本文旨在设计并实现一个音乐推荐系统,以spring boot为基础框架,并通过其相关组件对系统功能模块进行实现。对于个性化推荐功能模块,采用了基于兴趣迁移的协同过滤推荐算法,考虑到了用户的历史行为随着时间推移,其在评分中所占的比重也会随之衰减。该算法通过拟合艾宾浩斯曲线,得到兴趣程度与时间的映射关系,在通过历史行为计算项目评分矩阵时,引入时间衰减因子的影响,从而得到一个更为精确的推荐结果。面对冷启动问题,采用基于标签和协同过滤的混合推荐模式,当系统刚开始部署运行时,用户数量以及评分项目数量少于某个阈值时,则通过用户注册时的初始化喜好标签来匹配歌曲,当用户数量足够时,则采用改进的协同过滤算法进行音乐推荐。对于用户的操作进行实时的监听和记录,用户的个性化推荐列表也会随之更新。对用户的需求进行调研,参考当前比较优秀的音乐推荐系统,合理的设计系统的各个功能模块,以及良好的用户交互界面,力求设计实现一个精准好用的个性化音乐推荐系统。