基于协同过滤算法的新闻推荐系统(开题报告+源码）

最新推荐文章于 2025-02-17 16:23:01 发布
最新推荐文章于 2025-02-17 16:23:01 发布
阅读量1.1k 收藏 24
点赞数 16
文章标签： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jinkin05/article/details/136122788
版权

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景： 随着信息技术的飞速发展，人们每天都会接触到海量的新闻资讯。如何从这些信息中筛选出用户感兴趣的内容，成为了新闻媒体和推荐系统开发者面临的重要问题。传统的新闻推荐往往依赖编辑推荐或热门排行，这种方式难以满足用户多样化和个性化的需求。协同过滤算法作为一种成熟的个性化推荐技术，能够根据用户的历史行为数据进行智能推荐，从而为用户提供更加精准的新闻阅读体验。

意

最低0.47元/天 解锁文章
毕设项目：基于协同过滤算法的新闻推荐系统(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)
菲林计算机毕设
10-12 507
然而，面对海量的信息，用户往往面临着信息过载的问题。协同过滤算法作为一种常用的推荐算法，可以通过分析用户历史行为和兴趣偏好来为用户推荐相关新闻。本选题旨在研究基于协同过滤算法的新闻推荐系统，探讨如何提高新闻推荐的准确度和用户满意度。用户发送请求：用户通过浏览器或其他客户端向系统发送请求，请求访问特定的页面或执行特定的操作。前端展示结果：前端接收到后端返回的数据，根据需要进行展示。数据返回给前端：后端程序处理完业务逻辑后，将结果数据返回给前端。后端程序接收到请求后，根据请求的类型和参数进行相应的处理。
计算机毕业设计ssm基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149系统+程序+源码+lw+远程部署
bishe813的博客
09-09 934
计算机毕业设计ssm基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149系统+程序+源码+lw+远程部署。springcloud基于springcloud的药品销售系统。ssm基于SSM的个人连锁民宿信息管理系统的设计与开发。springboot企业固定资产管理系统的设计实现。springboot基于VUE的个人记账管理系统。ssm基于vue的健康餐饮管理系统的设计与实现。ssm基于SpringMvC的流浪狗领养系统。springboot衣橱系统的设计与实现。ssm基于SSM的网络饮品销售管理系统。
java+mysql 基于ssm的协同过滤算法的新闻推荐平台
QQ860234001的专栏
07-19 995
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.
计算机毕业设计ssm基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统 基于用户兴趣的新闻推荐平台 智能化新闻推荐与管理系统
最新发布
bushe902的博客
02-17 556
计算机毕业设计ssm基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149（配套有源码 程序 mysql数据库 论文）本套源码可以先看具体功能演示视频领取，文末有联xi 可分享在信息爆炸的时代，用户每天面对海量的新闻信息，如何快速、准确地获取自己感兴趣的新闻成为了一个重要问题。传统的新闻获取方式已经无法满足用户的需求，因此，开发一个智能化的新闻推荐系统显得尤为重要。新闻推荐系统通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，能够为用户提供个性化的新闻推荐，提高用户的阅读体验和满意度。
基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统的设计与实现（采用Java语言SpringBoot和SSM两种框架实现基于用户、物品的协同过滤推荐算法）
集美大bug的博客
07-07 1480
Java语言（SpringBoot和SSM框架）实现基于用户和物品的协同过滤算法新闻推荐系统，使用通过爬虫爬取环球日报新闻实现。工具：IDEA，jdk1.8，Mysql8，navicat数据库管理工具，Tomcat。语言：SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架。前端：javascript脚本，jquery脚本，用户端使用bootstrap前端框架，管理员端使用layui前端框架，layer弹窗组件等。
基于协同过滤算法+PHP的新闻推荐系统
计算机学姐的博客
09-19 1447
【2025最新】基于协同过滤算法+PHP+MySQL的新闻推荐系统。
【开题报告】基于Springboot+vue基于协同过滤算法的新闻推荐系统（程序+源码+论文) 计算机毕业设计
计算机程序_设计
09-25 1032
随着互联网技术的飞速发展，新闻资讯以爆炸式的速度增长，用户面对海量信息时往往感到无所适从，难以快速找到符合个人兴趣与需求的新闻内容。传统的新闻浏览方式已难以满足用户个性化、精准化的信息获取需求。协同过滤算法，作为推荐系统领域的经典算法之一，通过挖掘用户间的相似性或物品间的相似性，为用户推荐可能感兴趣的新闻，从而有效缓解信息过载问题。因此，构建一个基于协同过滤算法的新闻推荐系统，对于提升用户体验、促进新闻内容的精准传播具有重要意义。
Java计算机毕业设计基于协同过滤算法的新闻推荐系统（开题+源码+论文）
倩雅学姐
08-02 800
协同过滤算法作为推荐系统领域的经典技术之一，通过挖掘用户间的相似性或用户与物品间的交互行为，为用户提供个性化的推荐服务。本研究的意义在于，通过应用协同过滤算法于新闻推荐领域，不仅能够解决用户面对海量新闻时的选择困难问题，还能提升新闻平台的用户粘性和活跃度。本研究的主要目的是设计并实现一个基于协同过滤算法的新闻推荐系统，该系统能够利用用户的历史行为数据（如浏览、点击、评分等），结合新闻的类型、内容等信息，通过协同过滤算法计算用户间的相似性或用户与新闻间的匹配度，从而为用户推荐个性化的新闻内容。
基于django+vue基于协同过滤算法的新闻推荐系统【开题报告+程序+论文】计算机毕设
荼锦学长_毕设
08-16 1011
研究背景 随着互联网技术的迅猛发展，新闻信息呈爆炸式增长，用户面临着前所未有的信息选择挑战。在海量新闻面前，如何快速、准确地筛选出用户感兴趣的新闻内容，成为新闻推荐系统亟待解决的问题。协同过滤算法作为推荐系统中的主流技术之一，通过挖掘用户的历史行为数据，发现用户间的相似性，从而预测用户可能感兴趣的新闻，为用户提供个性化的阅读体验。因此，研究协同过滤算法在新闻推荐系统中的应用，不仅有助于提升用户满意度，还能促进新闻内容的精准传播，具有重要的研究背景。 研究意义 本研究的意义在于，通过深入探讨协同过滤算法在新
springboot+vue基于协同过滤算法的新闻推荐系统【程序+论文+开题】-计算机毕业设计
梓豪计算机毕设
08-01 1198
最后，核心在于利用协同过滤算法进行新闻推荐，包括基于用户相似性的推荐和基于新闻相似性的推荐，前者通过分析用户行为数据找出相似用户群体，推荐其他用户喜欢的新闻；通过分析用户的历史行为数据，协同过滤算法能够发现用户间的相似性或新闻间的关联性，进而预测用户对未接触新闻的兴趣度，为用户提供定制化的新闻推荐服务。[11] 刘小玲, 李慧云, 殷珊珊, 贾少华, 许杰辉, 郝颖. 一种基于软件测试任务的信息化管理系统的原型设计[J]. 现代信息科技, 2024, 8 (12): 91-95。
基于协同过滤算法的医学新闻推荐系统
weixin_mtyeducation
08-06 1056
系统使用技术：SSM 算法：协同过滤 前端技术：css、js等 开发工具：eclipse 数据库：mysql5.7 项目概览： 该系统基于协同过滤算法，技术采用SSM整合，mysql数据库，数据库表结构适量，具有完整的业务逻辑，系统主要分为2个角色，分别为用户和管理员，算法核心为找到与目标用户兴趣相似的用户集合，然后找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的新闻推荐给目标用户，详细功能请看演示视频。 系统首页： http://localhost:8080/MedicalNews/in
新闻协同过滤推荐算法
07-19
传统的协同过滤个性化推荐
基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统
程序员大神
06-02 3165
基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。二、研究方法首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果，根据该
计算机毕业设计springboot基于协同过滤算法的新闻推荐系统9k0339【附源码+数据库+部署+LW】
wek106的博客
08-14 667
选题背景： 随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们获取新闻资讯的方式也发生了巨大变化。然而，在海量的新闻内容中找到符合个人兴趣和偏好的新闻成为了一个挑战。传统的新闻推荐系统往往只是根据热门程度或分类进行推荐，无法满足用户个性化的需求。为了解决这些问题，设计和实现一个基于协同过滤算法的新闻推荐系统成为了一个备受关注的话题。该系统可以通过分析用户的浏览历史、点击行为和评价，利用协同过滤算法为用户提供个性化的新闻推荐和优质的阅读体验，具有重要的意义。 意义： 基于协同过滤算法的新闻推荐系统的设计与实现对于提
SSM基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149
CK3033的博客
08-15 956
同时，引入协同过滤算法，通过分析用户的历史行为数据（如浏览记录、阅读历史和评分数据），为用户推荐个性化的新闻内容。因此，构建基于协同过滤算法的新闻推荐系统具有重要的现实意义，旨在提升用户体验，增强新闻媒体的传播效果，推动媒体行业的创新发展。第三阶段：2024年4月1日－2024年4月30日，完成系统分析，设计，编码，测试等工作，同时完善文献综述及外文翻译，完成论文初稿；第一阶段：2023年1月11日－2024年3月9日， 确定毕设题目，查阅资料，完成开题报告，进行开题答辩。要源码请在文末进行获取！
基于Python的协同过滤新闻资讯推荐系统
qq_53797749的博客
02-11 1182
本文首先介绍了新闻推荐系统的背景和协同过滤算法的原理，然后详细阐述了基于Python的协同过滤新闻资讯推荐系统的设计与实现，包括数据采集、预处理、协同过滤算法的实现以及系统评估等方面。协同过滤作为一种经典的推荐算法，通过挖掘用户的历史行为数据，发现用户的兴趣和偏好，从而为其推荐相似的新闻资讯。通过研究，以MySQL为后端数据库，以IDEA为开发平台，采用DJANGO架构，建立以个人中心、用户管理、新闻分类管理、新闻信息管理、新闻资讯管理、新闻论坛、系统管理等必要功能的、稳定的新闻资讯推荐系统。
django计算机毕设基于协同过滤算法的热门新闻推荐系统72vn99
bishe507的博客
10-22 591
管理员模块主要针对整个系统的管理进行设计，提高了管理的效率和标准。管理员点击系统管理，在新闻资讯页面输入标题可以查询，新增或删除新闻资讯列表，并根据需要对新闻资讯详细信息进行查看详情、修改或删除操作，还可对对关于我们、系统简介和轮播图管理进行详细操作。在热门新闻页面输入标题和主题进行查询、新增或删除热门新闻列表，并根据需要对热门新闻详情信息进行详情、修改、查看评论或删除操作；管理员进入主页面，主要功能包括对个人中心、用户管理、部门管理、员工管理、新闻类别管理、热门新闻管理、系统管理等进行操作。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值