springboot+vue.js个性化新闻推荐系统项目实战 在线实时新闻推荐系统开发实例 前后端分离 兴趣标签推荐 基于内容推荐 协同过滤推荐 机器学习 深度学习 可视化数据大屏实现 NewsRecommender

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

idea集成开发工具，nodejs18.0及以上版本，jdk1.8，maven依赖管理工具，mysql5.7及以上版本，navicat数据库管理工具，springboot后端框架，vue3前端框架，vue-router路由组件，pinia状态管理组件，element plus组件，echarts可视化图表组件，wangeditor富文本框组件等。

2、实现功能

用户首页：http://localhost:5173/
管理员首页：http://localhost:5173/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin

前台用户功能：登录、注册、忘记密码、兴趣标签、新闻分类、新闻排行、流行度热点推荐、个性化推荐（协同过滤）、兴趣标签推荐、猜你喜欢推荐（基于内容）、新闻数据分析、新闻点赞、新闻收藏、新闻评分、新闻评论、浏览历史、修改信息、修改密码等；
后台管理员功能：登录、数据分析、新闻管理、新闻类型管理、用户管理、兴趣标签管理、
点赞管理、收藏管理、评分管理、评论管理、浏览历史管理、管理员管理等。

首页个性化推荐：
用户未登录：基于流行度的热点推荐，推荐所有用户偏好值高的新闻；
用户已登录：基于用户的协同过滤推荐算法，用户新闻偏好数据，如果没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性），基于流行度的热点推荐。

首页兴趣标签推荐：
用户已登录，同时选择了兴趣标签
推荐当前登录用户兴趣标签下的新闻，同时过滤当前登录用户已浏览的新闻。

新闻详情页面猜你喜欢推荐：
基于内容的推荐算法
基于内容的推荐算法原理：
1、使用hanlp分词工具提取当前新闻的特征文本；
2、统计特征文本的词频并计算特征文本的权重值；
3、提取topN个权重值最高的特征文本；
4、推荐新闻，包含特征文本的新闻。

可视化数据分析：饼状图、词云图、柱状图。

新闻数据：爬取环球网的新闻数据。

3、开发步骤

一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、退出登录、搜索新闻、新闻评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、用户管理、新闻管理、新闻类型管理等。springboot后端框架、vue前端框架、mysql数据库技术的选择等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和新闻表。
三、前端vue框架搭建
在cmd中使用nodejs命令：node create vue@latest，可快速创建一个vue框架项目，同时使用了vue-router路由插件、pinia状态管理插件、axios数据请求插件、echarts可视化插件和element plus等插件，其中element plus的ui组件用于设计html页面。
四、后端springboot框架搭建
springboot是spring家族中的一个全新框架，用来简化spring程序的创建和开发过程。在以往我们通过SpringMVC+Spring+Mybatis框架进行开发的时候，我们需要配置web.xml、spring配置、mybatis配置，然后整合在一起，而springboot抛弃了繁琐的xml配置过程，采用大量默认的配置来简化我们的spring开发过程。
SpringBoot化繁为简，使开发变得更加的简单迅速。
使用idea集成开发工具同时开发springboot后端系统和vue前端系统。
使用nodejs创建一个vue3项目，然后使用idea打开，接着配置router路由导航、axios后端数据请求、element plus的ui组件，最后是具体页面的实现。
使用idea创建一个maven项目，然后在pom.xml中配置springboot框架开发依赖（spring、springmvc、mybatis等），接着就是创建controller、service、mapper、entity等，最后就是具体功能的实现。
五、功能开发
具体功能的实现，商业项目开发时，前后端由不同的开发人员实现，并根据开发文档实现数据接口处理，一般的项目可以是设计一个前端页面同时实现一个后端数据接口。首先是进行前台用户首页的开发，其次是新闻详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改，推荐算法测试。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习、深度学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。