新闻推荐系统源码 – 知海论文

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：SpringBoot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载新闻推荐系统源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

针对个性化新闻推荐中存在的用户兴趣建模不精准与内容分发效率低的问题，本文设计并实现了一套基于协同过滤与内容分析相结合的新闻推荐系统。系统集成用户行为追踪、兴趣标签动态更新与热点新闻融合机制，采用混合推荐算法提升推荐准确性与时效性。技术上引入Spark进行离线与实时计算，结合MySQL与Redis实现多源数据存储与高速缓存。创新性地构建双通道推荐模型，兼顾用户长期偏好与短期兴趣，显著提升点击率与用户停留时长，为新闻平台提供高效、可扩展的个性化服务解决方案。

同学们，这套新闻推荐系统不仅是一个强大的工具，更是您学习和实践的宝贵资源。通过这个项目，您可以深入了解SpringBoot、Vue和MySQL等核心技术栈的应用，同时掌握如何利用协同过滤和内容分析来提高推荐系统的准确性。这样的实战经验对您的未来职业发展将大有裨益。

此外，这个项目还提供了完整的源码和详细的说明文档，方便您在答辩或部署时使用。知海论文一直致力于为大家提供优质的学习资源和支持，帮助您在技术和学术上取得更大的进步。希望您能充分利用这些资源，发挥创造力，为新闻推荐领域带来新的突破！

最后，我们鼓励大家积极探索和尝试，不断优化和改进现有的系统。无论是从用户体验的角度出发，还是从技术实现的角度考虑，都有很多值得探索的方向。希望这套新闻推荐系统能够成为您创新道路上的一个坚实基础。