https://github.com/songwo-153/news-recommend-system
新闻推荐系统,使用基于用户的协同过滤推荐算法,根据评分数据计算推荐,同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐,及将两种推荐结果全部输出,解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。采用爬虫收集新闻数据实时更新新闻数据和推荐结果。
https://github.com/songwo-153/news-recommend-system
bootstrap collaborative-filtering-algorithm java layer layui mysql news-recommend-system spring ssm
Last synced: 4 months ago
JSON representation
新闻推荐系统,使用基于用户的协同过滤推荐算法,根据评分数据计算推荐,同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐,及将两种推荐结果全部输出,解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。采用爬虫收集新闻数据实时更新新闻数据和推荐结果。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/songwo-153/news-recommend-system
- Owner: songwo-153
- Created: 2024-12-23T15:15:59.000Z (4 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-12-23T15:17:54.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2024-12-23T16:26:40.013Z (4 months ago)
- Topics: bootstrap, collaborative-filtering-algorithm, java, layer, layui, mysql, news-recommend-system, spring, ssm
- Homepage:
- Size: 2.93 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# News-Recommend-System
# 协同过滤在线新闻推荐网站系统## 基于Java的协同过滤算法个性化在线新闻推荐系统
#### 介绍
新闻推荐系统,使用了基于用户的协同过滤推荐算法,根据评分数据计算推荐,同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐,及将两种推荐结果全部输出,解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。采用爬虫收集新闻数据实时更新新闻数据和推荐结果。Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql基于用户的协同过滤算法个性化新闻推荐系统,采用基于用户、项目、内容、聚类、混合的协同过滤推荐算法。
**源码获取:** [协同过滤算法个性化新闻推荐系统源码.zip](https://github.com/user-attachments/files/18202253/default.zip)
### 一、项目简介
**项目创新点**:
使用了基于用户的协同过滤推荐算法,根据评分数据计算推荐,同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐,及将两种推荐结果全部输出,解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。**冷启动**:一个新用户第一次登录,没有评分和收藏数据,那么没有办法进行个性化推荐;
**数据稀疏性**:会伴随项目的整个运行过程,比如:项目刚上线,新闻数据很多,但是用户及用户的评分、收藏数据较少,用户之间没有交集,那么有些用户就没有推荐结果
**1、开发工具和实现技术**
IDEA,jdk1.8,mysql5.5/mysql8,navicat数据库管理工具,tomcat7,SSM(spring+springmvc+mybatis)开发框架,jsp页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件,webuploader文件上传组件等。**2、项目功能**
**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、新闻评分、个人中心,新闻收藏、新闻评论、新闻浏览、用户喜好标签、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、用户喜好标签管理、浏览记录管理等。
**个性化推荐功能**:
**游客**:展示热点推荐(根据新闻被收藏数量降序推荐)
**登录用户**:同时进行 基于用户的协同过滤推荐算法进行推荐(根据评分数据)和 基于喜好标签的推荐(根据登录用户的喜好标签随机推荐)
### 系统功能展示
**1,前台用户系统**
**游客**:

**登录用户**:






**2,后台管理系统**


**3,协同过滤推荐算法展示**


**源码获取:** [协同过滤算法个性化新闻推荐系统源码.zip](https://github.com/user-attachments/files/18202254/default.zip)