基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究与实现旨在通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的音乐推荐服务。协同过滤算法是推荐系统中的经典方法，主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。该系统通过收集用户对音乐的评分、播放记录等数据，计算用户或物品之间的相似度，从而预测用户可能感兴趣的音乐。研究内容包括数据预处理、相似度计算、推荐生成以及系统性能优化等关键环节。通过实验验证，该系统能够有效提高音乐推荐的准确性和用户满意度，为音乐平台提供智能化推荐解决方案。