个性化音乐推荐系统是一个基于用户行为和偏好，通过算法为用户推荐符合其口味的音乐的系统。在SpringBoot-Vue3.5.0 Java毕业设计中，该系统主要包含以下几个部分：

1. 用户界面：使用Vue3.5.0框架开发，提供直观、易用的用户界面，用户可以查看推荐的歌曲列表，以及查看历史记录、收藏歌曲等。

2. 数据存储：使用SpringBoot框架进行后端开发，使用MySQL数据库存储用户信息、歌曲信息、用户行为数据等。

3. 推荐算法：根据用户的听歌历史、歌曲类型、歌手等信息，使用机器学习算法（如协同过滤、矩阵分解等）计算用户与歌曲之间的相似度，从而生成个性化的音乐推荐。

4. 实时更新：系统需要能够实时接收用户的行为数据，并更新推荐结果，以提供最新的音乐推荐。

5. 测试与部署：使用JUnit等Java测试工具对系统进行单元测试和集成测试，使用Maven等工具进行项目的构建和部署。

6. 优化与改进：通过收集用户反馈，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和满意度。java毕业设计，个性化音乐推荐系统