实现音乐推荐系统算法模块的思路：
- 找到和你口味的相近的人，把他听的歌曲推荐给你
- 找到和你听的歌曲个特征相似的跟去，把这些歌曲推荐给你
实现原理
向量的欧几里得距离
基于相似口味的人
- 把听过的某首歌看为是一个向量
- 把听过的歌进行打标（收藏、听、分享、不喜欢）计算每一首歌的向量值;
- 然后遍历所有的用户，计算向量的欧几里得距离，设定一个阈值，小于这个阈值的说明口味相近，我们将用户没听过的歌推荐给用户
基于喜欢的歌曲进行推荐
- 用户对于喜欢听的歌曲的成都进行标记
- 遍历所有歌曲，计算向量的欧几里得距离，设定一个阈值，小于这个阈值的说明歌曲受欢迎程度相似可以进行推荐。