【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：

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

d. 系统测试

进行全面的系统测试，包括功能测试、性能测试、安全性测试和用户体验测试。具体测试内容如下：

1. 功能测试： 针对每个功能模块进行测试，确保功能的实现符合需求和预期。
2. 性能测试： 测试系统的性能指标，包括响应时间、并发访问量等，优化系统性能和提升用户体验。
3. 安全性测试： 对系统进行安全漏洞扫描和渗透测试，确保系统的安全性和稳定性。
4. 用户体验测试： 邀请用户参与测试，收集用户反馈意见，优化系统的用户界面和交互设计。

3. 总体进度和安排

1. 需求分析阶段（2周）
2. 系统设计阶段（3周）
3. 系统实现阶段（10周）
4. 系统测试阶段（2周）
5. 撰写毕业论文（3周）

4. 推荐参考文献

1. "Spring Boot实战." 作者：Craig Walls. 人民邮电出版社，2021年.
2. "Python机器学习实战." 作者：Willi Richert, Luis Pedro Coelho. 人民邮电出版社，2020年.
3. "推荐系统实践." 作者：项亮. 人民邮电出版社，2019年。

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