音乐教学与其它教学工作相比,具有独特性。因此其管理系统也与多数教学管理系统存在一定的差异。随着移动互联网技术的发展,音乐教学APP越来越受到师生的青睐。K均值聚类算法是常见的课程关联性推荐算法。但是在实践中,本文发现原创音乐教学关联课程推荐存在以下两方面的问题:一是聚类初始点K值的选取往往是随机抽取的。有些相关音乐作品因选取的初始点差异,没有被挖掘出来;二是音乐教学用户最近的观看记录等经验型数据对聚类过程存在较大影响,算法容易产生非全局最优解。本文结合管理员、教师、学生等三部分的功能模块的设计,实现了教学内容推荐算法的改进。音乐作品聚类与其它课程推荐的聚类算法不同的地方是,音乐作品之间的差异性大,聚类时阈值尺度明显,适合在初始点的选取过程进行一次优化,然后做二次遗传算法的音乐作品的聚类优化。本文设计和构建了一套为关联课程推荐设计的教学内容推荐优化算法。算法采用遗传算法来优化K均值聚类过程。新算法主要有两个作用:一是在聚类中心点的选取过程中采用遗传算法选取,避免了K值因为随机选取产生的误差;另一方面,以个体为中心进行一次聚类,得再次遗传算法个体适应度,从而确定聚类中心的全局最优解。本课题针对音乐教学APP的设计实践中的具体困难,从软件工程应用创新角度进行阐述。在产学研一体化音乐教学改革背景下,本课题的研究充分尊重音乐教学的实际特点,结合新的在APP应用环境下的业务需求,进一步进行一定的算法优化。通过测试与正式上线运行的反馈信息可以看出,本系统的开发符合音乐教学实践创新特点,可以全过程服务于学生,可以满足多功能音乐教学APP设计需求。在系统实现与测试环节,本文证明了系统的实用性、可靠性。同时,在结论中,本文还展望了下一阶段系统优化和二次开发的重点目标。