java新闻推荐系统

最新推荐文章于 2024-10-31 11:16:42 发布
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文章标签： java 小程序 算法
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版权
新闻推荐系统
05-13
基于用户兴趣标签的新闻推荐系统（毕业设计） 注意事项 界面的修改，均已index.jsp修改为主，在进行子界面的修改，保持统一性！ tomcat的使用　：　部署yuanews-web.war explor　包，运行时，见运行菜单！ ps : image 所有的jsp页面中的链接　添加　request.getContextPath() , 确保路径正确使用！！ 代码中使用到了重定向等页面跳转，添加 request.getContextPath() ,　确保路径正确使用！！ dao 层中的接口不要随意修改，如果需要修改，一定要要修改mapper中的参数！！ dao mapper中的参数不一定正确，注意看出错信息，已确定错误来源！！ controller中在返回值的时候，注意添加注解：@ResponseBody　！！ 注意事项，jsp页面中的img标签添加获取项目名路径　( request.getContextPath() )　
基于java的推荐系统实现源代码
03-20
常用推荐算法java实现~涉及多种相似度计算，比如cosine相似度，欧氏距离等~ (recommand algirithm )
java+mysql 基于ssm的协同过滤算法的新闻推荐平台
QQ860234001的专栏
07-19 1004
项目编号:jsp276ssm协同过滤算法的新闻平台（java,web） 运行环境: 开发工具:IDEA /Eclipse 数据库:MYSQL5.7 应用服务:Tomcat7/Tomcat8 使用框架:Spring+SpringMVC+mybatis 作者联系方式:123311197（QQ） 21世纪是互联网飞速发展的世纪，随着互联网的普及与发展，各行业进行了技术革新。与此同时，媒体报道行业根据时代的需求也发生了很大的变化。人们对获取外界实时信息的需求提高，方式改变。而媒体作为新闻消息的采集者与编辑.
TF-IDF
weixin_43758551的博客
09-27 215
https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/81452907 https://www.cnblogs.com/KeepInUp/p/10098703.html 这个例子很好 跳出来词 然后计算每个的tf-idf 然后 选出来很多 词 得到一个向量，在此基础上进行 向量比较，得到结果 其实这个是两个词的组合，可以拆分为TF和IDF。 TF（Te...
基于Java的新闻推荐系统设计与实现
05-31
基于Java的新闻推荐系统设计与实现
java新闻推荐系统.zip
03-09
news - 第一版,开发平台是idea,通过maven 进行的环境搭建，其实挺方便的； 基本的开发思路是:　mapper -> service -> controller -> jsp ; 当然，第一版是在一个project 中进行开发的，随着代码的编写，类，接口等越来越多，看起来非常不爽！就想到了Android Studio 开发的时候，可以多模块， 进行开发Android。 故，就尝试了在news上就行大改版，使用idea进行多个module（web,config,contorller,dao,model,service,common　）七个module,单独的模块 module进行如果需要其它的module，需要进行maven依赖配置。通过maven，将多个module进行配置，然后进行每个模块的单独开发！ 　　 当然由于没有经验，配置了１天多的时间，中间思考了很多，就想起来了asp.net开发的时候dll类库的时候，故就其思想，进行了依赖配置，结果成功了！
java新闻推荐系统.rar
10-19
《基于用户兴趣标签的Java新闻推荐系统》 新闻推荐系统是一种智能的信息过滤工具，它能够根据用户的个人喜好和历史行为，从海量的新闻资源中筛选出最符合用户口味的新闻内容，提供个性化的新闻推送服务。本项目以...
新闻推荐系统代码 java新闻推荐系统代码
02-24
新闻推荐系统代码 java新闻推荐系统代码 基于springboot的新闻推荐系统代码 1、新闻推荐系统的技术栈、环境、工具、软件： ① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言：Java ③ 框架：SpringBoot ④ 架构:B/S、MVC ⑤ ...
基于SSM的新闻推荐系统设计与系统 JAVA MYSQL
m0_52450690的博客
03-28 584
10039_新闻推荐系统 技术 Spring + SpringMVC + MyBatis 工具 eclipse + tomact + mysql + jdk 功能详情 前台功能： 情感天地：分为爱情话语和分居生活两个模块 精品旅行：分为热游三亚和西藏风光两个模块 个人中心：分为修改个信息和修改登录密码两个模块 后台功能： 个人信息中心 注册用户管理 新闻类别管理 新闻信息管理 新闻评论管理 ...
新闻推荐系统：基于内容的推荐算法——ＴＦＩＤＦ、衰减机制（github java代码）
奈斯菟咪踢呦
04-02 2212
目录 基于内容的推荐算法+TFIDF 再推荐系统的具体实现技巧 一、基于内容的推荐算法+TFIDF 主流推荐算法大致可分为： 基于内容（相似度）的推荐 基于用户/物品相似度的协同过滤 热点新闻推荐（你看到的那些头条新闻） 基于模型的推荐（通过输入一些用户特征进入模型，产生推荐结果） 混合推荐（以上十八般兵器一起耍！） (本文只详述基于内容的推荐，其它的推荐方法大家可以另行搜索。) 概念 基于内...
基于Java的springboot框架的新闻推荐系统
这就是程序猿的博客
10-30 222
随着信息互联网购物的飞速发展，国内放开了自媒体的政策，一般企业都开始开发属于自己内容分发平台的网站。本文介绍了新闻推荐系统的开发全过程。通过分析企业对于新闻推荐系统的需求，创建了一个计算机管理新闻推荐系统的方案。文章介绍了新闻推荐系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本新闻推荐系统有管理员和用户两个角色。因而具有一定的实用性。本站是一个B/S模式系统，采用Spring Boot框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。
java实现推荐系统
03-06
java实现推荐系统，基于用户的推荐系统，有实验结果。可以根据此进行推荐系统的实现。
java实现推荐系统源码
05-15
java实现推荐系统，基于用户的推荐系统，有实验结果。可以根据此进行推荐系统的实现。
Java项目:新闻推荐管理系统(java+SSM+JavaScript+Ajax+Mysql)
一位性感程序员的博客
12-18 291
本项目新闻推荐管理系统；前台:登录、首页、全部新闻、系统特色、猜你喜欢、分类、评论后台：（1）文件管理：文件列表。（2）用户管理：用户管理。（3）新闻管理：新闻管理。（4）三联管理：联动管理。（5）新闻审核：新闻的审核和管理。
Java毕业设计-基于springboot开发的新闻推荐系统-毕业论文（附毕设源代码）
分享型博主
07-02 860
2相关技术3系统分析3.1可行性分析通过对本新闻推荐系统实行的目的初步调查和分析，提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性等方面进行分析。3.1.1技术可行性本新闻推荐系统采用JAVA作为开发语言，Spring Boot框架，是基于WEB平台的B/S架构系统。（1）Java提供了稳定的性能、优秀的升级性、更快速的开发、更简便的管理、全新的语言以及服务。整个系统帮用户做了大部分不重要的琐碎的工作。（2）基于B/S模式的系统的开发已发展日趋成熟。
0002Java程序设计-SSM协同过滤算法的新闻推荐系统
嘻哈
06-23 790
本课题在充分研究了ssm框架基础上，采用B/S模式，以Java为开发语言，IDEA为开发工具，MySQL为数据管理平台，实现的内容主要包括个人中心，用户管理，新闻分类管理，新闻信息管理，系统管理等功能。用户管理，在用户管理页面可以对用户账号，用户姓名，性别，年龄，头像等内容进行详情，修改和删除操作，如图5-8所示。**：**协同过滤算法；
python django实现在线新闻推荐系统 个性化实时新闻推荐系统 爬虫 数据可视化 排行榜 热门推荐 协同过滤推荐算法推荐 平均加权混合推荐 机器学习 深度学习 大数据 人工智能
最新发布
linge511873822的博客
10-31 492
用户功能：登录、注册、忘记密码、修改个人信息、修改个人密码、新闻搜索、新闻排行榜、新闻分类、为你推荐、可能喜欢推荐、热门推荐、新闻收藏、新闻评分、新闻点赞、新闻评论、退出登录等； 管理员功能：登录、可视化、修改个人信息、修改个人密码、新闻类型管理、新闻管理、用户管理、收藏新闻管理、评分新闻管理、点赞新闻管理、评论新闻管理、管理员管理、退出登录等。
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linge511873822的博客
10-06 689
前台用户包含：注册、登录、注销、浏览新闻、搜索新闻、信息修改、密码修改、喜好标签、新闻评分、新闻收藏、新闻评论、排行榜、热点推荐、个性化推荐新闻等功能； 后台管理员包含：数据统计、用户管理、新闻管理、新闻类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理、用户喜好标签等。 个性化推荐功能： 热点榜单：查询浏览数量最多的新闻，同时不包括当前登录用户浏览过的新闻； 个性化推荐： 游客：热点推荐（根据新闻总评分和总收藏数量降序推荐） 登录用户：基于用户、物品的协同过滤推荐算法
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