基于内容的新闻推荐系统——Java EE技术栈下的推荐算法实现与功能介绍

基于内容的新闻推荐系统
[红旗]技术栈：Java EE、Eclipse、Mysql-5.6、Spring、SpringMVC、Mybatis、JavaScript、EasyUI、TF-IDF算法、余弦相似度算法
[hot]项目包括：项目源码、数据库、开发文档PPT、运行须知等
[火]包运行、配运行环境、问题等
[钉子]推荐算法：基于内容推荐算法：TF-IDF、余弦相似度
[1]基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他的兴趣偏好相似的内容，采用词频-逆文档词频来提取文章关键字，根据关键词词频向量计算相似度（余弦相似度）来进行内容推荐。
（1）方法描述
在新闻领域，推荐系统将用户的特征作为依据，利用用户历史行为数据进而挖掘用户可能需要的文章内容并推送给用户，以减少用户在新闻搜索上花费的时间和精力。
系统首先使用分词工具包jieba对每个新闻进行分词，根据分出来的值过滤掉语气词和不重要的内容，然后计算每个词的TF-IDF值获取新闻关键词以及采用余弦相似度计算除自己以外的其他新闻关键词的相似度，根据从大到小排序，选取前五个新闻的id保存在相似度列表中，当用户通过点击一个新闻的标题、封面等查看新闻详情页时，系统就会去数据库取该新闻相似度最高的5条新闻然后把它们推荐给用户。
（2）内容相似
新闻作为文本类的数据，可以从文本特征几个方面去提取它的特征信息，然后将不同的新闻间的特征信息进行比较。
通过采用余弦相似度比较特征信息，计算的余弦值越接近1就越相似。
（3）提取新闻关键词
TF-IDF的主要思想是：如果一个字词在一篇文档中出现的次数很多，而在语料库其他文档中出现的次数很少，那么就可以认为该字词具有良好的分类效果，适合当作分类关键词。
从每篇新闻过滤好的词频中挖掘，构建新闻关键词列表，使用TF-IDF算法提取计算出新闻消息的K个关键词对应的TF-IDF值，并将它们存入集合。
（4）新闻内容相似度计算
从每篇文章中提取了若干个关键词，有了新闻的关键词列表{keyword1:value1,keyword2:value2……}，以及其他新闻的关键词列表{nkeyword1:nvalue1,nkeyword2:nvalue2……}，生成两篇文章各自的词频向量，计算两个向量的余弦相似度，值越大就越相似。
其中所有文章对应的词频向量等长，相应位置的元素对应同一词。
[2]实现功能
（1）前台功能模块
前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜索需要的新闻。
（2）后台功能模块
后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。
系统设置里面包括进行菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。
[3]项目运行截图

ID:1866675530701436

LLTY55

基于内容的新闻推荐系统

摘要：本文主要介绍了基于内容的新闻推荐系统的设计与实现，通过分析用户的浏览行为和新闻内容，结合TF-IDF算法和余弦相似度算法，实现对用户兴趣偏好的判断和新闻推荐。

1 简介
随着互联网的快速发展和信息量的爆炸式增长，用户在海量的新闻中寻找自己感兴趣的内容变得越来越困难。为了提高用户体验和满足用户个性化需求，推荐系统应运而生。基于内容的新闻推荐系统通过分析用户的兴趣偏好，为用户推荐与其兴趣相似的新闻内容，减少用户在新闻搜索上花费的时间和精力。

2 系统设计
2.1 系统技术栈
本系统采用Java EE作为开发语言，Eclipse作为开发工具，Mysql-5.6作为数据库，Spring、SpringMVC和Mybatis作为后端框架，JavaScript和EasyUI作为前端框架，TF-IDF算法和余弦相似度算法作为推荐算法。

2.2 系统架构
基于内容的新闻推荐系统主要分为前台功能模块和后台功能模块两部分。前台功能模块包括新闻分类查看、基于新闻评论量推荐、新闻详情页阅读和评论、基于词语的新闻推荐和新闻搜索功能。后台功能模块包括系统设置、用户列表管理、系统日志和新闻管理四个模块，用于管理系统和用户信息。

3 系统实现
3.1 推荐算法
基于内容的新闻推荐系统采用了TF-IDF算法和余弦相似度算法作为推荐算法。
（1）TF-IDF算法
TF-IDF算法用于提取新闻关键词，根据词频和逆文档词频来衡量一个词的重要性。系统首先使用分词工具包jieba对每篇新闻进行分词，然后根据分出的词进行过滤，过滤掉语气词和不重要的内容。接着计算每个词的TF-IDF值，获取新闻关键词，并将关键词存入集合。

（2）余弦相似度算法
余弦相似度算法用于计算文章间的相似度，从而进行内容推荐。对于每篇文章，根据提取的关键词列表构建词频向量。然后，计算两篇文章的词频向量之间的余弦相似度，值越大表示两篇文章越相似。

3.2 前台功能模块实现
前台用户可以通过分类查看各模块下的新闻概要列表，并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表。用户可以点击新闻封面、标题等，直接进入新闻详情页进行阅读和评论。同时，系统还提供基于词语的新闻推荐和新闻搜索功能，用户可以输入关键词搜索需要的新闻。

3.3 后台功能模块实现
后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志和新闻管理四个模块。系统设置模块包括菜单管理和角色管理，用于进行菜单按钮和角色信息的增删改查。用户列表管理模块包含用户信息的详细管理，可以进行增删改查操作。系统日志模块提供日志清单，可以对日志进行增删操作。新闻管理模块包括分类管理和新闻信息管理，可以对分类和新闻的标题、封面等信息进行增删改查操作。

4 项目运行截图
（此部分省略，具体项目运行截图请查看博客原文）

5 结论
本文主要介绍了基于内容的新闻推荐系统的设计与实现，通过分析用户的浏览行为和新闻内容，采用TF-IDF算法和余弦相似度算法，实现了对用户兴趣偏好的判断和新闻推荐。该系统提供了丰富的前台和后台功能，能够满足用户的个性化需求，并提高用户的体验。该系统在实际应用中取得了良好的效果，为用户提供了更加精准和高效的新闻推荐服务。

以上相关代码,程序地址：http://coupd.cn/675530701436.html