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基于用户需求的个性化新闻推荐系统的设计与实现 毕业论文+开题报告+答辩稿+答辩PPT+前后端及爬虫源码及数据库文件

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JAVA/JSP

编号:273

摘 要

本论文旨在设计与实现一个基于用户需求的个性化新闻推荐系统。随着互联网的普及和信息爆炸式增长,传统的新闻获取方式已不能满足用户的个性化需求。因此,本研究通过引入Python爬虫技术,结合后台管理系统和资讯新闻APP的前端开发技术,以及后端采用Spring+SpringMVC+Mybatis框架和MySQL数据库技术,旨在为用户提供更加个性化的新闻推荐服务。

论文的主要工作包括以下几个方面:首先,利用Python爬虫技术从各大新闻网站收集新闻数据,并建立相应的数据集;其次,通过分析用户的历史浏览记录、兴趣标签等信息,构建用户画像,以了解用户的兴趣和需求;然后,采用基于内容的推荐算法和协同过滤算法等,结合用户画像和新闻内容特征,实现个性化的新闻推荐;最后,在后台管理系统中提供友好易用的界面,方便管理员对新闻数据进行管理和维护。

本论文的创新点在于结合Python爬虫技术和多种前后端开发技术,构建了一个全面、高效的个性化新闻推荐系统。实验结果表明,该系统能够根据用户的实际需求,推荐符合用户兴趣的新闻内容,并提升用户的阅读体验。

关键词:个性化新闻推荐系统,Python爬虫技术,后台管理系统,前端开发,后端开发,数据库技术


Abstract

This paper aims to design and implement a personalized news recommendation system based on user needs. With the popularity of the Internet and the explosive growth of information, the traditional way of news acquisition can no longer meet the personalized needs of users. Therefore, this study introduces the Python crawler technology, combined with the front-end development technology of the background management system and the information news APP, and adopts the back-end Spring + SpringMVC + Mybatis framework and MySQL database technology, aiming to provide users with more personalized news recommendation services.

The main work of the paper includes the following aspects: firstly, collect news data from various news websites and establish corresponding data sets; secondly, build the user portrait to understand the interests and needs of the user, and then; Finally, provide the friendly interface in the background management system to facilitate the administrator to manage and maintain the news data.

The innovation point of this paper is to combine Python crawler technology and various front and rear end development technology to build a comprehensive and efficient personalized news recommendation system. The experimental results show that the system can recommend news content that meets users 'interests according to their actual needs, and improve users' reading experience.

Key words: personalized news recommendation system, Python crawler technology, background management system, front-end development, back-end development, database technology


目  录

摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 研究内容

1.4 论文的结构

1.5 本章小结

第2章 开发技术方案研究

2.1 Spring及SpringMVC框架概述

2.2 Scrapy框架概述

2.3 Mybatis框架概述

2.5 本章小结

第3章 系统分析与设计

3.1 系统的可行性分析

3.1.1 经济可行性分析

3.1.2 技术可行性分析

3.2 系统开发环境

3.3 系统需求分析

3.3.1系统整体需求概述

3.4 系统功能设计

3.4.1 总体功能设计

3.4.2 系统主要功能设计

3.5 数据库的分析与设计

3.5.1 数据库概念结构设计

3.5.2 数据库逻辑结构设计

3.5.3 数据库实施

3.6 类的设计

3.7 本章小结

第4章 系统的实现

4.1 资讯阅读功能的实现

4.1.1查看新闻列表功能的实现

4.1.2查看新闻详情功能的实现

4.1.3查看视频列表功能的实现

4.1.4查看视频详情功能的实现

4.1.5查看图册列表功能的实现

4.1.6查看图册详情功能的实现

4.1.7查询资讯功能的实现

4.2收藏点赞功能的实现

4.3评论回复功能的实现

4.4资讯分享功能的实现

4.5浏览历史和系统通知功能的实现

4.6读者个人信息的查看和修改功能的实现

4.7资讯管理功能

4.7.1新闻查询的实现

4.7.2新闻自定义功能的实现

4.7.3新闻编辑功能的实现

4.7.4新闻发布功能的实现

4.7.5视频发布功能的实现

4.8评论公告管理功能实现

4.8.1评论管理功能的实现

4.8.2发布通知管理功能的实现

4.8.3通知管理功能的实现

4.9读者管理功能实现

4.9.1查询读者功能的实现

4.9.2查看读者详细信息功能的实现

4.9.3设置读者类型的实现

4.10推荐功能实现

4.10.1读者查看推荐的实现

4.10.2设置推荐的实现

4.10.3查询推荐功能的实现

4.11 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 本课题的主要工作及结论

5.2 有待进一步研究的问题

5.2.1 存在的不足

5.2.2 改进方案

致  谢

参考文献