随着互联网的飞速发展,在线音乐服务的市场越来越广泛,其向广大用户提供了丰富的音乐资源的同时,也使得听众从海量的音乐作品快速准确地发现目标变得更加困难。因此,如何挖掘出用户的音乐偏好,成为近几年来的一个热点问题。在目前的互联网应用中,个性化推荐作为产品中不可或缺的一部分。然而,随着网络信息的爆炸式增长,传统的推荐算法存在数据稀疏性问题,其泛化能力在面对海量数据时也难以达到较好的推荐效果。与传统的推荐算法相比,基于深度学习的推荐算法具有更强的表达能力,能够捕捉数据本身的复杂关系,处理更多复杂的任务。本文在深度学习模型Deep FM的基础上构建了一个音乐推荐系统,该系统集成了因子分解机学习并利用历史数据特征的能力和深度学习模型挖掘稀疏数据特征的能力,增强推荐系统的泛化能力,较好地缓解了数据稀疏性对推荐结果造成的影响,提高了音乐推荐的准确性。合适的系统架构可以提升推荐系统的稳定性和安全性,也能够提高开发人员的工作效率,进而提高系统的应用价值。本文搭建的音乐推荐系统选用微服务的架构进行设计与开发,集成了目前较为流行的Spring Cloud的相关组件,实现了音乐推荐服务、用户管理服务、业务管理服务,力求高内聚低耦合的效果,使得推荐系统在具备较高扩展性的前提下可以稳定地向用户提供音乐推荐服务。本文结合上述技术,设计并构建了一个基于微服务架构的音乐推荐系统,对所采用的深度学习模型进行验证。经实际运行和测试,在功能和性能方面,本系统均达到了预期的效果。