【计算机毕设】springboot新闻推荐系统 - 源码免费（私信领取）

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1. 研究目的

本项目旨在设计并实现一个基于Spring Boot的新闻推荐系统，利用机器学习和推荐算法，为用户提供个性化的新闻推荐服务，提高用户阅读体验和新闻阅读效率。

2. 研究要求

a. 需求分析

通过对用户新闻阅读行为和兴趣偏好的分析，了解用户的阅读习惯和偏好，明确系统功能和特点，确保系统能够满足用户的个性化新闻推荐需求。

b. 系统功能设计

设计8个系统功能模块，每个模块下包含5-7个具体功能点：

用户登录与注册模块
- 具体功能点：
  1. 用户注册功能
  2. 用户登录功能
  3. 第三方登录功能（如微信、QQ）
  4. 用户信息管理
  5. 忘记密码找回功能
新闻推荐模块
- 具体功能点：
  1. 基于用户兴趣的新闻推荐
  2. 新闻内容相似度推荐
  3. 热门新闻推荐
  4. 实时推荐功能
  5. 搜索引擎优化
新闻分类与标签模块
- 具体功能点：
  1. 新闻分类管理
  2. 新闻标签设置
  3. 用户兴趣标签分析
  4. 新闻分类推荐
  5. 热门标签展示
用户反馈与评价模块
- 具体功能点：
  1. 用户新闻评价功能
  2. 用户反馈意见收集
  3. 用户评论与讨论功能
  4. 新闻点赞与分享
  5. 新闻质量评估
个人中心模块
- 具体功能点：
  1. 用户个人信息展示
  2. 用户兴趣偏好设置
  3. 用户收藏新闻管理
  4. 用户浏览历史记录
  5. 用户行为分析与统计
后台管理模块
- 具体功能点：
  1. 新闻内容管理
  2. 用户数据统计分析
  3. 系统日志记录与审计
  4. 用户权限管理
  5. 数据备份与恢复
数据采集与处理模块
- 具体功能点：
  1. 新闻数据爬取功能
  2. 新闻内容解析与处理
  3. 数据清洗与过滤
  4. 数据存储与索引建立
  5. 数据更新与维护
系统设置模块
- 具体功能点：
  1. 系统参数设置
  2. 系统安全设置
  3. 系统性能优化
  4. 数据库配置管理
  5. 系统日志查看与管理

c. 系统实现

系统采用Spring Boot框架进行后端开发，

结合机器学习和推荐算法实现新闻推荐功能，具体实现细节如下：

用户登录与注册功能： 用户可以通过注册账号或使用第三方登录方式（如微信、QQ）进行登录。用户注册时需要填写基本信息，并进行邮箱或手机验证。
新闻推荐功能： 基于用户的历史阅读行为和兴趣偏好，利用协同过滤、内容分析等推荐算法，为用户推荐个性化的新闻内容。同时考虑新闻的热度和时效性，实现实时推荐功能。
新闻分类与标签功能： 对新闻进行分类管理，设置相应的标签，帮助用户更快速地浏览和查找感兴趣的新闻内容。根据用户的阅读行为和反馈，不断优化新闻分类和标签设置。
用户反馈与评价功能： 用户可以对新闻进行评价和评论，提供用户交互和互动的功能。同时收集用户的反馈意见和行为数据，用于改进推荐算法和优化系统性能。
个人中心功能： 用户可以在个人中心查看个人信息、设置兴趣偏好、管理收藏的新闻和浏览历史记录。系统根据用户的行为数据进行分析和统计，为用户提供个性化的服务和推荐。
后台管理功能： 管理员可以对新闻内容进行管理和审核，查看用户数据统计分析报表，记录系统操作日志和审计信息，管理用户权限和配置系统参数。
数据采集与处理功能： 系统通过网络爬虫技术进行新闻数据的采集和抓取，对抓取的数据进行解析和清洗，建立新闻内容的索引和数据库存储，保证数据的完整性和准确性。
系统设置功能： 管理员可以对系统参数进行设置和调整，包括系统性能优化、数据库配置管理、系统安全设置等，确保系统的稳定运行和安全性。