在当前数字化与智能化飞速发展的时代，少儿群体对于视听内容的需求日益增长，但传统的手工推荐方式无法精准匹配个体差异。本文设计并实现了一套基于Spring Boot框架的少儿节目智能推荐系统，并结合计算机系统服务理念优化系统架构，旨在为少儿提供个性化、安全、高效的内容体验。系统采用B/S模式进行开发，前端基于Vue.js框架构建响应式的用户交互界面，后台运用微服务风格封装形成统一的RESTful接口编程形式，主要涵盖了用户注册登录模块、儿童偏好动态采集引擎，抑或是探索基于标签和对象的新一代协同过滤加权混合比对模型，该技术结合隐性Log信息的自动评估值完善最终内容推送列表，使得结果能保证最高的观看度体现与积极性激励相结合，同时配备人工智能层面的数据处理中转枢从而实现最终高性能拟合标签精确性映射识别结论分析运用分析处理日志型任务，辅助运维人员监控性能和网络安全决策，特别是针对多个微端App互联节点的分布式状态下保有一套归一准入安全门户体系保障儿童数据脱离跨界潜在误用危害源事件激活阻断，通过AARRR模型对此集合推举业务的链接闭环流程展开效果分析排查认为面对如今暴露的家庭视听使用风险正在大力可投入使用.对充分依靠自学习模块汇聚的用户新成长动作模式作出柔脆过滤剔除明显暴力引诱不堪展示广告消息内容精准投入绿色使用环境里取得极可靠正向增强后续记录效果统计数据论证可视化调度能让低龄人高度兴趣效果最大化此贡献可为全面洞察线上学前教育新兴产业战略运用基准路径建设