随着互联网的发展,大数据的到来,传统的音乐行业受到了很大的冲击,原有的音乐数字化给人们生活带来了极大的便利。随着数字音乐的兴起,各大音乐平台层出不穷,人们在音乐平台上收听音乐的时,常常因为歌曲信息繁杂,而不能找到自己想听的音乐。为了解决这个问题,音乐领域引入了推荐系统。本文在基于协同过滤的基础上,融合了基于内容的音乐推荐算法,并且设计了一个音乐推荐系统,主要内容如下:（1）基于协同过滤的相似度改进。传统的基于协同过滤算法给用户推荐时,一些热门的歌曲,会影响用户与用户之间、歌曲与歌曲之间的相似度计算,导致推荐效果不佳,本文采用惩罚热门歌曲来降低热门歌曲对相似度的计算带来的影响,通过对相似度计算的改进,提高推荐的精度。（2）基于协同过滤与内容的混合。在基于协同过滤的音乐推荐系统中,由于新用户在系统中没有用户的行为数据,那么系统很难为新用户推荐,即存在冷启动问题。针对该问题,本文提出了结合内容的推荐方法来解决。利用用户历史行为、用户标签信息,得到不同标签下的热门歌曲,将这些热门歌曲推荐给新用户,解决冷启动问题。并且在爬取的网易云音乐数据进行实验验证,证明了混合推荐算法的准确率和召回率优于基于协同过滤和内容的推荐算法。（3）音乐推荐系统的设计与实现。在Pycharm平台上进行开发,系统前后端分离,前端采用Vue.js框架进行开发,后端采用Python的Django框架进行开发。设计实现了基于协同过滤的音乐推荐系统,满足用户个性化需求,最后以更友好的系统页面推荐歌曲给用户。