摘要根據(jù)課題要求，基于SpringBoot、MyBatis、Vue等框架，結(jié)合sklearn等第三方庫(kù)，成功搭建了一個(gè)離線的廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為廣東省內(nèi)高校師生提供個(gè)性化的新聞推薦服務(wù)，從而提升閱讀效率、促進(jìn)信息交流，同時(shí)增強(qiáng)校園文化的傳播影響力。通過(guò)分析用戶的興趣和行為模式，我們實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化內(nèi)容推薦功能，以提升用戶獲取信息的效率和體驗(yàn)。系統(tǒng)主要包含以下模塊：新聞模塊，用戶可以輕松瀏覽廣東省高校的最新新聞，涵蓋各類校園動(dòng)態(tài)和重要事件，為用戶提供了全面的信息源。用戶管理模塊，用戶可以注冊(cè)登錄系統(tǒng)，享受個(gè)性化推薦和數(shù)據(jù)保存等服務(wù)。推薦模塊，通過(guò)分析用戶的閱讀歷史和偏好，系統(tǒng)可以智能推薦符合用戶興趣的新聞內(nèi)容?；?dòng)模塊，用戶可以對(duì)新聞進(jìn)行點(diǎn)贊等個(gè)性化操作。通過(guò)以上功能模塊的完善，為廣東省高校師生打造了一個(gè)便捷、個(gè)性化的新聞閱讀平臺(tái)，有助于促進(jìn)高校師生之間的信息交流與溝通，增強(qiáng)校園文化的傳播影響力。關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；廣東省高校新聞；大數(shù)據(jù) ABSTRACTBasedonSpringBoot,MyBatis,Vueandotherframeworks,combinedwithsklearnandotherthird-partylibraries,anofflinenewsrecommendationsystemforuniversitiesinGuangdongProvinceissuccessfullybuilt.ThesystemaimstouseadvancedbigdataanalysisandmachinelearningtechnologytoprovidepersonalizednewsrecommendationservicesforcollegeteachersandstudentsinGuangdongProvince,soastoimprovereadingefficiency,promoteinformationexchange,andenhancethedisseminationinfluenceofcampusculture.Byanalyzingusers'interestsandbehaviorpatterns,weimplementpersonalizedcontentrecommendationfunctionstoimprovetheefficiencyandexperienceofusers'accesstoinformation.Thesystemmainlyincludesthefollowingmodules:Newsmodule,userscaneasilybrowsethelatestnewsofuniversitiesinGuangdongProvince,coveringvariouscampusdynamicsandimportantevents,toprovideuserswithacomprehensiveinformationsource.Usermanagementmodule,userscanregisterandlogintothesystem,enjoypersonalizedrecommendationanddatapreservationservices.Intherecommendationmodule,byanalyzingusers'readinghistoryandpreferences,thesystemcanintelligentlyrecommendnewscontentthatmeetsusers'interests.Interactivemodule,userscanlikethenewsandotherpersonalizedoperations.Throughtheimprovementoftheabovefunctionalmodules,wehavecreatedaconvenientandpersonalizednewsreadingplatformfortheteachersandstudentsofcollegesanduniversitiesinGuangdongProvince,whichisconducivetopromotingtheinformationexchangeandcommunicationbetweentheteachersandstudentsofcollegesanduniversities,andenhancingthedisseminationinfluenceofcampusculture.KEYWORDS:recommendationsystem;GuangdongUniversityNews;Bigdata 目錄TOC\o"1-3"\h\u167271.緒論 緒論研究背景及研究意義廣東省作為中國(guó)南方重要的高等教育基地，擁有眾多知名高校和豐富的教育資源。但是，隨著高校規(guī)模的不斷擴(kuò)大和新聞資訊的日益增多，傳統(tǒng)的新聞獲取方式已經(jīng)無(wú)法滿足師生的需求。他們需要一個(gè)能夠推送最新、最熱門的廣東省高校新聞資訊，能夠根據(jù)他們不同的愛好和需求進(jìn)行推薦的個(gè)性化系統(tǒng)。因此，開發(fā)一款適用于廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)成為了迫切的需求。本研究旨在開發(fā)一款基于先進(jìn)推薦算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠分析廣東省內(nèi)各高校的新聞，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞推薦。本研究的意義：提高新聞信息獲取效率：通過(guò)推薦算法，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地將用戶感興趣的新聞推送給他們，大大提高了信息獲取的效率。滿足個(gè)性化需求：該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣、行為等數(shù)據(jù)，為每個(gè)人量身定制推薦內(nèi)容，提高用戶滿意度。促進(jìn)校園內(nèi)外的信息交流：該系統(tǒng)不僅整合了廣東省內(nèi)各高校的新聞資源，還通過(guò)個(gè)性化推薦促進(jìn)了校園內(nèi)外的信息交流，有助于提高廣東省高校的整體影響力。推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用：本研究將涉及數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、推薦算法等關(guān)鍵技術(shù)，其成功實(shí)現(xiàn)將推動(dòng)相關(guān)技術(shù)在教育和信息領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。因此，本研究不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值，而且對(duì)于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、提升高校師生信息獲取效率、促進(jìn)校園內(nèi)外信息交流等方面都具有正面影響。通過(guò)此研究，我希望能夠?yàn)閺V東省高校師生提供更加智能、方便的新聞資訊服務(wù)，同時(shí)為推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)外研究概況在中國(guó)，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，新聞推薦系統(tǒng)逐漸成為研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者和企業(yè)在新聞推薦領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。高校作為新聞推薦系統(tǒng)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，受到了廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)多所高校和研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開展了針對(duì)高校新聞推薦系統(tǒng)的研究。這些研究主要集中在推薦算法的優(yōu)化、用戶興趣建模、新聞內(nèi)容分析等方面。通過(guò)不斷改進(jìn)算法和模型，國(guó)內(nèi)的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出了一些適用于高校環(huán)境的新聞推薦系統(tǒng)，為用戶提供了更加個(gè)性化、高效的新聞閱讀體驗(yàn)。同時(shí)，國(guó)內(nèi)的一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也積極投入高校新聞推薦系統(tǒng)的研發(fā)。他們利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合高校的特點(diǎn)和需求，推出了多款高校新聞推薦應(yīng)用。這些應(yīng)用不僅提供了豐富的新聞內(nèi)容，還通過(guò)個(gè)性化推薦、社交互動(dòng)等功能，增強(qiáng)了用戶的參與度和粘性。在國(guó)外，新聞推薦系統(tǒng)的研究和發(fā)展同樣活躍。許多知名的互聯(lián)網(wǎng)公司和研究機(jī)構(gòu)都在這一領(lǐng)域進(jìn)行了深入探索。國(guó)外的高校新聞推薦系統(tǒng)研究主要是個(gè)性化推薦、用戶行為分析、社交網(wǎng)絡(luò)傳播等方面。通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的算法和模型，國(guó)外的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出了一些高效的高校新聞推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確捕捉用戶的興趣偏好，還能根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化。綜上所述，國(guó)內(nèi)外在高校新聞推薦系統(tǒng)研究方面都取得了一定的進(jìn)展。然而，由于文化背景、教育環(huán)境等方面的差異，國(guó)內(nèi)外的研究和應(yīng)用存在一定的差異和特色。因此，我們需要結(jié)合實(shí)際情況，不斷探索和創(chuàng)新，推動(dòng)高校新聞推薦系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展和應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容本研究旨在開發(fā)一款適用于廣東省高校的新聞推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)和推薦算法，能夠根據(jù)用戶的興趣和需求，為他們提供個(gè)性化的新聞資訊服務(wù)。1.系統(tǒng)需求分析首先，對(duì)廣東省高校師生的新聞閱讀需求進(jìn)行深入分析。了解他們對(duì)新聞內(nèi)容、推薦方式、交互功能等方面的需求，為系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)提供重要依據(jù)。2.數(shù)據(jù)采集與處理為了構(gòu)建高效的新聞推薦系統(tǒng)，我們需要獲取大量的新聞數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。可以利用爬蟲技術(shù)從廣東省內(nèi)各高校的官方網(wǎng)站、新聞發(fā)布平臺(tái)等渠道抓取新聞數(shù)據(jù)，同時(shí)收集用戶的瀏覽、點(diǎn)贊等行為數(shù)據(jù)。3.用戶畫像構(gòu)建用戶畫像是推薦系統(tǒng)的重要組成部分，它能夠幫助我們深入了解用戶的興趣和需求。我們將基于用戶的行為數(shù)據(jù)、個(gè)人信息等，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建用戶畫像，為每個(gè)用戶生成一個(gè)獨(dú)特的標(biāo)簽集合，以反映其興趣偏好和閱讀習(xí)慣。4.推薦算法研究推薦算法是新聞推薦系統(tǒng)的核心。我們將研究并比較多種推薦算法在廣東省高校新聞推薦中的性能表現(xiàn)，包括基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦等。5.系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)在完成了需求分析、數(shù)據(jù)采集、用戶畫像構(gòu)建和推薦算法研究后，我們將開始設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)新聞推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)將包括新聞模塊、推薦模塊、互動(dòng)模塊、用戶管理模塊等多個(gè)模塊。6.系統(tǒng)評(píng)估與優(yōu)化為了評(píng)估系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，我們將設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、覆蓋率、多樣性等。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析和比較，我們將找出系統(tǒng)的不足之處并進(jìn)行優(yōu)化。系統(tǒng)的需求分析系統(tǒng)可行性分析一、技術(shù)可行性分析1.技術(shù)成熟度當(dāng)前，新聞推薦系統(tǒng)所采用的技術(shù)，如大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，已經(jīng)相對(duì)成熟，并在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些技術(shù)能夠支持廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推薦等功能。2.技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估雖然技術(shù)相對(duì)成熟，但仍存在一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)，如技術(shù)更新迭代可能導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定、算法調(diào)整可能影響推薦效果等。二、操作可行性分析1.用戶界面設(shè)計(jì)在設(shè)計(jì)用戶界面時(shí)，系統(tǒng)將遵循簡(jiǎn)潔、直觀、友好的原則。這樣的設(shè)計(jì)能夠確保用戶能夠輕松理解和操作系統(tǒng)。界面設(shè)計(jì)應(yīng)考慮到用戶的操作習(xí)慣，從而提升用戶體驗(yàn)并增強(qiáng)系統(tǒng)的易用性。2.操作流程系統(tǒng)的操作流程將被精簡(jiǎn)，以減少用戶的操作步驟和時(shí)間成本。通過(guò)簡(jiǎn)化流程，用戶能夠更迅速地完成所需操作，提高系統(tǒng)的易用性和用戶滿意度。簡(jiǎn)化的操作流程也有助于降低用戶學(xué)習(xí)成本，增強(qiáng)用戶對(duì)系統(tǒng)的接受程度。綜上所述，通過(guò)對(duì)廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)進(jìn)行技術(shù)、操作方面的可行性分析，可以得出該系統(tǒng)在技術(shù)上是可行的、操作上是便捷的結(jié)論。因此，該項(xiàng)目的實(shí)施是可行的。系統(tǒng)功能性需求廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)功能性需求針對(duì)廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)的功能性需求，以下是關(guān)鍵的功能模塊和要求：1、用戶管理：注冊(cè)與登錄：允許學(xué)生、教師和其他校內(nèi)人員注冊(cè)賬號(hào)并登錄系統(tǒng)。2、新聞內(nèi)容管理：新聞采集：手動(dòng)采集廣東省內(nèi)各高校的新聞資訊。新聞分類：對(duì)采集到的新聞進(jìn)行關(guān)鍵詞提取。新聞發(fā)布：經(jīng)過(guò)審核的新聞內(nèi)容可以發(fā)布到系統(tǒng)中，供用戶瀏覽。新聞更新與維護(hù)：確保新聞內(nèi)容的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，對(duì)過(guò)期或錯(cuò)誤的新聞進(jìn) 行更新或刪除。3、新聞推薦：個(gè)性化推薦：基于用戶的興趣、行為等數(shù)據(jù)，為用戶推薦最相關(guān)的新聞內(nèi)容。熱門新聞推薦：展示當(dāng)前最熱門、最受關(guān)注的新聞。推薦算法優(yōu)化：根據(jù)用戶反饋和數(shù)據(jù)分析，持續(xù)優(yōu)化推薦算法，提高推薦質(zhì) 量。4、用戶交互：點(diǎn)贊：允許用戶對(duì)新聞進(jìn)行點(diǎn)贊。這些功能性需求旨在構(gòu)建一個(gè)能夠滿足廣東省高校師生新聞閱讀需求、提供個(gè)性化推薦、促進(jìn)用戶互動(dòng)和數(shù)據(jù)分析的新聞推薦系統(tǒng)。通過(guò)不斷優(yōu)化和升級(jí)，系統(tǒng)將為高校師生提供更加智能、便捷的新聞資訊服務(wù)。系統(tǒng)用戶的用例圖如圖2-1：圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s11系統(tǒng)非功能性需求1.性能需求響應(yīng)時(shí)間：系統(tǒng)應(yīng)在用戶發(fā)出請(qǐng)求后迅速作出響應(yīng)，確保用戶不會(huì)因等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而感到不滿。吞吐量：系統(tǒng)應(yīng)能夠處理大量用戶并發(fā)訪問的情況，保持較高的處理能力。資源利用率：系統(tǒng)應(yīng)優(yōu)化資源使用，如CPU、內(nèi)存和帶寬，以減少浪費(fèi)并提高整體效率。2.可靠性需求系統(tǒng)穩(wěn)定性：系統(tǒng)應(yīng)保持穩(wěn)定運(yùn)行，減少或避免故障和崩潰。容錯(cuò)與恢復(fù)：系統(tǒng)應(yīng)具備自動(dòng)容錯(cuò)能力，能夠在出現(xiàn)故障時(shí)自動(dòng)切換到備用節(jié)點(diǎn)，同時(shí)提供快速恢復(fù)機(jī)制。備份機(jī)制：應(yīng)定期備份關(guān)鍵數(shù)據(jù)和系統(tǒng)配置，以防止數(shù)據(jù)丟失。3.安全性需求數(shù)據(jù)保護(hù)：確保新聞內(nèi)容和用戶數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問或泄露。身份認(rèn)證與授權(quán)：系統(tǒng)應(yīng)實(shí)施嚴(yán)格的身份認(rèn)證和授權(quán)機(jī)制，只允許授權(quán)用戶訪問特定數(shù)據(jù)。安全防護(hù)：采用防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)等安全防護(hù)措施，防止惡意攻擊。4.易用性需求界面設(shè)計(jì)：系統(tǒng)界面應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，易于理解和操作。交互設(shè)計(jì)：提供直觀的用戶交互設(shè)計(jì)，減少用戶的學(xué)習(xí)成本。5.可維護(hù)性和可擴(kuò)展性需求可維護(hù)性：系統(tǒng)應(yīng)易于維護(hù)，包括日志記錄、錯(cuò)誤監(jiān)控和快速故障排除?？蓴U(kuò)展性：隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，系統(tǒng)應(yīng)能夠方便地?cái)U(kuò)展功能和增加用戶容量。模塊化設(shè)計(jì)：采用模塊化設(shè)計(jì)，便于系統(tǒng)的升級(jí)和擴(kuò)展。這些非功能性需求確保了廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)不僅功能強(qiáng)大，而且穩(wěn)定、安全、易用，并能夠適應(yīng)未來(lái)的發(fā)展和變化。在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，需要綜合考慮這些需求，以確保系統(tǒng)的整體質(zhì)量和性能。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)的功能模塊根據(jù)系統(tǒng)分析，我們可以將需要的功能分成幾個(gè)模塊，分別是新聞模塊、推薦模塊、互動(dòng)模塊以及用戶管理模塊，具體描述如下：新聞模塊：包括新聞列表的展示、新聞詳情的展示。推薦模塊：數(shù)據(jù)的采集、處理、分析，預(yù)測(cè)用戶感興趣的內(nèi)容互動(dòng)模塊：允許用戶對(duì)新聞進(jìn)行點(diǎn)贊用戶管理模塊：用戶可以進(jìn)行登錄注冊(cè)功能其功能組織結(jié)構(gòu)圖如圖3-1：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s113.2系統(tǒng)模塊的設(shè)計(jì)3.2.1新聞模塊的設(shè)計(jì)根據(jù)系統(tǒng)需求分析，新聞管理模塊可細(xì)分為以下子模塊：新聞?wù)故咀幽K：此模塊主要負(fù)責(zé)按照時(shí)間順序清晰、有序地展示新聞列表。用戶可以通過(guò)新聞標(biāo)題和發(fā)布時(shí)間等信息快速瀏覽和篩選感興趣的新聞。設(shè)計(jì)力求簡(jiǎn)潔明了，確保用戶能夠迅速獲取新聞概覽，并便捷地選擇想要深入了解的新聞內(nèi)容。新聞詳情子模塊：此模塊則聚焦于為用戶提供新聞的完整內(nèi)容展示。在這里，用戶可以詳細(xì)閱讀新聞文本，同時(shí)欣賞與新聞內(nèi)容相關(guān)的圖片、視頻等多媒體元素。這種多媒體的呈現(xiàn)方式旨在為用戶提供更加生動(dòng)、全面的閱讀體驗(yàn)，加深用戶對(duì)新聞內(nèi)容的理解和感知。通過(guò)新聞?wù)故竞托侣勗斍檫@兩個(gè)子模塊的協(xié)同工作，新聞管理模塊能夠?yàn)橛脩籼峁男侣劯庞[到詳細(xì)內(nèi)容的全方位服務(wù)，滿足用戶在不同場(chǎng)景下的新聞獲取需求。新聞模塊的設(shè)計(jì)流程如圖3-2所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s123.2.2推薦模塊的設(shè)計(jì)推薦模塊的設(shè)計(jì)旨在深度分析采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)精準(zhǔn)建模，實(shí)現(xiàn)基于用戶興趣、行為和偏好的新聞內(nèi)容推薦。該模塊能夠智能生成個(gè)性化推薦列表，精準(zhǔn)展示符合用戶興趣的新聞，從而為用戶提供更加貼心、高效的新聞閱讀體驗(yàn)。通過(guò)不斷優(yōu)化推薦算法和模型，推薦模塊能夠持續(xù)提升推薦準(zhǔn)確性，滿足用戶日益增長(zhǎng)的個(gè)性化需求。其設(shè)計(jì)流程如圖3-3所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s133.2.3互動(dòng)模塊的設(shè)計(jì)模塊能夠?qū)崟r(shí)捕捉用戶在系統(tǒng)中的瀏覽、點(diǎn)贊等行為，并將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在安全可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)中。這些數(shù)據(jù)不僅有助于分析用戶的興趣偏好，還能為推薦算法提供寶貴的訓(xùn)練樣本，從而不斷優(yōu)化推薦效果?；?dòng)模塊與推薦模塊息息相關(guān)，推薦模塊的預(yù)測(cè)需要用戶的互動(dòng)記錄，也就是用戶使用互動(dòng)模塊產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，互動(dòng)模塊允許用戶對(duì)新聞進(jìn)行點(diǎn)贊，將用戶的點(diǎn)贊記錄存入數(shù)據(jù)庫(kù)，其設(shè)計(jì)流程如圖3-4所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s143.2.4用戶管理模塊的設(shè)計(jì)用戶管理模塊的設(shè)計(jì)旨在為用戶提供一個(gè)便捷、安全的注冊(cè)與登錄平臺(tái)，使他們能夠充分享受系統(tǒng)的個(gè)性化推薦與互動(dòng)功能。該模塊不僅支持用戶創(chuàng)建個(gè)人賬號(hào)并順利登錄系統(tǒng)，還負(fù)責(zé)記錄用戶在系統(tǒng)中的各類行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、點(diǎn)贊偏好等，為后續(xù)的推薦算法優(yōu)化提供有力支撐。其登錄流程圖如圖3-5，注冊(cè)流程圖如圖3-6：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s15圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s163.3數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)3.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)建模在廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)建模是非常關(guān)鍵的一環(huán)。一個(gè)合理的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)能夠確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和高效性，為新聞推薦系統(tǒng)提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)支持。本部分將詳細(xì)介紹論文數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程，包括實(shí)體定義、關(guān)系映射以及數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。新聞信息表：該表主要用于存儲(chǔ)新聞的詳細(xì)信息，確保新聞內(nèi)容的完整性與準(zhǔn)確性，其屬性有新聞id、標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、關(guān)鍵詞，文章狀態(tài)等。用戶表：此表用于管理用戶的基本信息，保障用戶數(shù)據(jù)的安全與隱私，其屬性有用戶id、用戶名、密碼、注冊(cè)時(shí)間等。推薦表：該表用于記錄系統(tǒng)為用戶生成的個(gè)性化推薦結(jié)果，以提升用戶體驗(yàn)，其屬性包括用戶id，新聞id，推薦時(shí)間等。用戶瀏覽記錄表：此表用于追蹤用戶的瀏覽行為，為推薦算法提供寶貴的數(shù)據(jù)支持，其屬性有用戶id，新聞id，是否點(diǎn)贊，瀏覽時(shí)間等。系統(tǒng)總體E-R圖如下圖所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s173.3.2數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理新聞數(shù)據(jù)，為新聞推薦、用戶查詢和其他功能提供數(shù)據(jù)支持。本部分將詳細(xì)闡述數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、表關(guān)系、索引優(yōu)化以及數(shù)據(jù)安全等方面的內(nèi)容。新聞信息表：用于存放新聞詳情，其屬性有新聞id、標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、關(guān)鍵詞，文章狀態(tài)等，主鍵由數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)生成。具體字段設(shè)計(jì)如表3-1:表3-1新聞信息表數(shù)據(jù)項(xiàng)名描述數(shù)據(jù)類型約束條件id自動(dòng)增長(zhǎng)列int主鍵title標(biāo)題Stringcontent文章內(nèi)容Stringstatus狀態(tài)（0已發(fā)布，1草稿）Stringview_count訪問量intcreate_by新聞來(lái)源Stringcreate_time創(chuàng)建時(shí)間Datetag關(guān)鍵詞String用戶表：用于存放用戶信息，其屬性有用戶id、用戶名、密碼、注冊(cè)時(shí)間等。主鍵由數(shù)據(jù)庫(kù)生成。具體字段設(shè)計(jì)如表3-2表3-2用戶表數(shù)據(jù)項(xiàng)名描述數(shù)據(jù)類型約束條件id自動(dòng)增長(zhǎng)列int主鍵user_name用戶名Stringpassword密碼Stringstatus狀態(tài)1為刪除；0為正常Stringsex性別int推薦表：用于存放用戶的推薦結(jié)果，其屬性包括用戶id，新聞id，推薦時(shí)間等。主鍵由數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)生成，外鍵分別是用戶id，新聞id。該表具體字段如表3-3所示。表3-3推薦表數(shù)據(jù)項(xiàng)名描述數(shù)據(jù)類型約束條件id自動(dòng)增長(zhǎng)列int主鍵user_id用戶idInt外鍵article_id新聞idInt外鍵derive_time推薦時(shí)間Date用戶瀏覽記錄表：用于存放用戶瀏覽新聞的記錄，其屬性有用戶id，新聞id，是否點(diǎn)贊，瀏覽時(shí)間等。主鍵由數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)生成，外鍵分別是用戶id，新聞id。該表具體字段如表3-4所示。表3-4用戶瀏覽記錄表數(shù)據(jù)項(xiàng)名描述數(shù)據(jù)類型約束條件id自動(dòng)增長(zhǎng)列int主鍵user_id用戶idInt外鍵article_id新聞idInt外鍵insert_time瀏覽時(shí)間Dateis_like是否點(diǎn)贊（0為未點(diǎn)贊1為已點(diǎn)贊）Int表3-4推薦模型的構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理讀取爬蟲爬下來(lái)的新聞數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有些數(shù)據(jù)是空的，所以要先將空數(shù)據(jù)刪除，使用dropna()函數(shù)刪除空值，其中content字段最容易出錯(cuò)，所以要重點(diǎn)關(guān)注，如圖4-1圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s11接下來(lái)刪除重復(fù)值，重復(fù)值對(duì)系統(tǒng)沒有太大影響，但是影響用戶的使用體驗(yàn)，使用drop_duplicates()函數(shù)進(jìn)行刪除，如圖4-2：圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s12使用info()函數(shù)查看數(shù)據(jù)信息，驗(yàn)證是否還有空值，如圖4-3圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s13可以看到已無(wú)空值，使用to_csv函數(shù)將數(shù)據(jù)寫成csv文件特征選擇 1.用戶特征用戶行為特征：包括用戶的點(diǎn)擊、瀏覽、點(diǎn)贊等行為數(shù)據(jù)，可以反映用戶的興趣和偏好。用戶屬性特征：如用戶的年齡、性別等，這些特征可以幫助系統(tǒng)理解用戶的基本屬性和背景。2.新聞特征新聞內(nèi)容特征：包括新聞的標(biāo)題、摘要、正文內(nèi)容、關(guān)鍵詞等，這些特征可以反映新聞的主題和內(nèi)容。新聞屬性特征：如新聞的發(fā)布時(shí)間、來(lái)源高校等，這些特征可以幫助系統(tǒng)理解新聞的基本屬性和特點(diǎn)。新聞熱度特征：如新聞的點(diǎn)擊量、點(diǎn)贊數(shù)等，可以反映新聞的熱度和受歡迎程度。數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)分析4.3.1數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)探索是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的一個(gè)關(guān)鍵步驟，其主要目的是初步了解數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)、分布和潛在關(guān)系。在廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)的背景下，數(shù)據(jù)探索可以包括以下幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)集的概覽：了解數(shù)據(jù)集的大小、維度和缺失值情況。用戶行為分析：統(tǒng)計(jì)用戶的點(diǎn)擊、瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論等行為的頻率和分布，以了解用戶的活躍度和興趣偏好。新聞內(nèi)容分析：分析新聞標(biāo)題、摘要和正文的內(nèi)容，了解新聞的主題、分類和熱度等信息。用戶與新聞的關(guān)系分析：探索用戶與新聞之間的互動(dòng)關(guān)系，如用戶對(duì)不同類型新聞的偏好、用戶對(duì)同一新聞的反饋等。4.3.2數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是在數(shù)據(jù)探索基礎(chǔ)上進(jìn)行的更深入的分析，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。對(duì)于廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析可以包括以下幾個(gè)方面：用戶行為模式分析：通過(guò)分析用戶的行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好、行為規(guī)律和時(shí)間序列模式等。新聞內(nèi)容分析：利用文本挖掘和主題建模等技術(shù)，分析新聞內(nèi)容的主題、關(guān)鍵詞和情感傾向，以了解新聞的質(zhì)量和受歡迎程度。用戶與新聞的關(guān)系建模：建立用戶與新聞之間的關(guān)聯(lián)模型，以預(yù)測(cè)用戶對(duì)不同新聞的偏好和興趣。異常值檢測(cè)：識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的異常值，如用戶突然改變行為模式、新聞點(diǎn)擊量異常等?；谛侣剝?nèi)容模型的構(gòu)建內(nèi)容推薦算法（Content-BasedFiltering，CB）主要適用于基于文本內(nèi)容的項(xiàng)目推薦。它通過(guò)分析用戶的歷史閱讀記錄，發(fā)現(xiàn)用戶的閱讀興趣，進(jìn)而推薦與用戶興趣相關(guān)且質(zhì)量高的新聞內(nèi)容。該算法采用淺層模型，結(jié)合用戶過(guò)去的閱讀行為，對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行特征提取和相似度計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦REF_Ref29652\w\h[2]。1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理首先，從廣東省各大高校新聞網(wǎng)站、學(xué)生論壇、社交媒體平臺(tái)等渠道收集新聞數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋不同主題、來(lái)源和發(fā)布時(shí)間的新聞文章。接下來(lái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去除無(wú)關(guān)信息（如廣告、導(dǎo)航欄等）、文本清洗（糾正拼寫錯(cuò)誤、去除特殊字符等）、分詞和詞性標(biāo)注等。此外，還進(jìn)行文本標(biāo)準(zhǔn)化處理，如轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一編碼格式、轉(zhuǎn)換為小寫等。2.特征提取與表示在預(yù)處理后的新聞文本中，提取關(guān)鍵特征以表示新聞內(nèi)容。這些特征可以包括：關(guān)鍵詞提?。菏褂肨F-IDF、TextRank等算法提取新聞中的關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞能夠反映新聞的主題和內(nèi)容。文本向量化：將新聞文本轉(zhuǎn)換為向量形式，以便輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。常用的方法包括詞袋模型、TF-IDF加權(quán)向量、Word2Vec詞向量等。3.構(gòu)建內(nèi)容模型基于提取的特征，構(gòu)建新聞內(nèi)容模型。這個(gè)模型可以是一個(gè)分類模型，用于將新聞劃分到不同的主題或類別中；也可以是一個(gè)向量空間模型，其中每條新聞都被表示為一個(gè)高維向量，向量的每個(gè)維度對(duì)應(yīng)一個(gè)特征。4.用戶興趣建模為了提供個(gè)性化的新聞推薦，還需要構(gòu)建用戶興趣模型。這可以通過(guò)分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論等）來(lái)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，可以提取出用戶的興趣偏好、活躍時(shí)間段等信息，并為用戶生成一個(gè)興趣向量或興趣標(biāo)簽集合?；谟脩裟Ｐ偷臉?gòu)建基于用戶模型是推薦系統(tǒng)中的一種方法，它主要依賴于分析用戶的歷史行為來(lái)推薦項(xiàng)目。相比于基于內(nèi)容的推薦算法，基于用戶模型更注重挖掘用戶與其他用戶之間的相似性，以此為基礎(chǔ)為用戶提供個(gè)性化推薦。1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理首先，收集廣東省高校學(xué)生的用戶數(shù)據(jù)，這包括他們的瀏覽歷史、點(diǎn)擊行為、點(diǎn)贊等互動(dòng)信息。這些數(shù)據(jù)是構(gòu)建用戶模型的基礎(chǔ)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除無(wú)關(guān)或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，例如重復(fù)的點(diǎn)擊、明顯的誤操作等。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如時(shí)間戳的轉(zhuǎn)換、用戶ID的統(tǒng)一標(biāo)識(shí)等。2.用戶行為分析分析用戶的行為數(shù)據(jù)，了解他們的興趣偏好、活躍時(shí)間段、閱讀習(xí)慣等。通過(guò)統(tǒng)計(jì)用戶點(diǎn)擊的新聞?lì)悇e、主題、來(lái)源等信息，來(lái)識(shí)別用戶的興趣點(diǎn)。3.用戶畫像構(gòu)建基于用戶行為分析的結(jié)果，為每個(gè)用戶構(gòu)建一個(gè)畫像。用戶畫像是一個(gè)多維度的描述，可以包括用戶的興趣標(biāo)簽、活躍時(shí)間段、地理位置、學(xué)校專業(yè)等。這些標(biāo)簽有助于系統(tǒng)更準(zhǔn)確地理解用戶的需求和偏好。4.用戶相似度計(jì)算計(jì)算用戶之間的相似度，以便進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾推薦。相似度的計(jì)算可以基于用戶的行為數(shù)據(jù)，例如他們共同點(diǎn)擊過(guò)的新聞、共同關(guān)注的話題等。常用的相似度計(jì)算方法包括余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。5.推薦算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于用戶畫像和用戶相似度計(jì)算，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)推薦算法。常用的基于用戶的推薦算法包括協(xié)同過(guò)濾、基于領(lǐng)域的推薦等。這些算法可以根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，為其推薦相似用戶感興趣的新聞。模型推薦結(jié)果與評(píng)估在廣東省在構(gòu)建高校新聞推薦系統(tǒng)中，模型推薦結(jié)果的評(píng)估是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它用于衡量推薦系統(tǒng)的性能，并為后續(xù)的模型優(yōu)化提供指導(dǎo)。基于用戶的廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)后，推薦結(jié)果的評(píng)估是至關(guān)重要的，因?yàn)樗苯臃从沉送扑]算法的有效性和準(zhǔn)確性。以下是模型推薦結(jié)果與評(píng)估的具體內(nèi)容：基于之前構(gòu)建的新聞內(nèi)容模型和用戶模型，推薦系統(tǒng)生成個(gè)性化的新聞推薦列表。以下是推薦結(jié)果的評(píng)估方法：1.評(píng)估指標(biāo)準(zhǔn)確率（Precision）：衡量推薦結(jié)果中用戶真正感興趣的新聞所占的比例。這些推薦結(jié)果是根據(jù)用戶的行為、偏好以及新聞內(nèi)容特征進(jìn)行匹配和排序得出的。召回率（Recall）：衡量所有用戶感興趣的新聞中被推薦出來(lái)的比例。2.評(píng)估指標(biāo)為了評(píng)估推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性，需要定義一系列評(píng)估指標(biāo)。F1值（F1Score）：是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合考慮兩者。AUC（AreaUndertheCurve）：通過(guò)繪制ROC曲線（真正例率與假正例率的關(guān)系圖）來(lái)評(píng)估模型性能。常用的評(píng)估指標(biāo)包括：準(zhǔn)確率（Precision）：衡量推薦列表中用戶真正感興趣的新聞所占的比例。評(píng)估流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集歷史用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶的點(diǎn)擊、瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論等AUC（AreaUndertheCurve）：通過(guò)繪制ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristiccurve）并計(jì)算其下面積來(lái)評(píng)估推薦互動(dòng)信息。系統(tǒng)的性能，尤其適用于二分類問題。數(shù)據(jù)劃分：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦算法。生成推薦列表：根據(jù)訓(xùn)練好的模型，為每個(gè)用戶生成推薦新聞列表。點(diǎn)擊率（Click-ThroughRate,CTR）：衡量推薦結(jié)果中被用戶點(diǎn)擊的比例，通常用于在線廣告或新聞推薦系統(tǒng)中。性能評(píng)估：使用評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等）在測(cè)試集上評(píng)估模型性能。結(jié)果分析：分析評(píng)估結(jié)果，了解模型的優(yōu)點(diǎn)和不足，以便進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。根據(jù)結(jié)果得出兩種模型各有優(yōu)勢(shì)，但是由于基于用戶的模型數(shù)據(jù)獲取，因?yàn)榘踩?、隱私性的原因較難獲取，所以我們使用基于新聞內(nèi)容的模型進(jìn)行構(gòu)建，也是大部分新聞推薦系統(tǒng)使用的模型。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)我們使用SpringBoot框架，搭建后臺(tái)，使用Vue框架搭建前端，使用Python的第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，使用MyBatis操作數(shù)據(jù)庫(kù)。選擇SpringBoot框架搭建后臺(tái)的主要原因是它能夠快速開發(fā)，提供廣泛的生態(tài)系統(tǒng)和成熟的技術(shù)棧。Vue框架作為前端的選擇，主要因?yàn)樗琼憫?yīng)式框架、易學(xué)易用以及支持組件化開發(fā)。Python第三方庫(kù)在數(shù)據(jù)處理方面的選擇是因?yàn)樗鼈儞碛胸S富的庫(kù)支持、簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和活躍的社區(qū)。MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇是因?yàn)樗_源免費(fèi)、穩(wěn)定可靠并且得到廣泛支持。而使用MyBatis操作數(shù)據(jù)庫(kù)的原因在于它的靈活性高、與Spring集成緊密以及具有良好的性能優(yōu)化能力。綜上所述，選擇這些技術(shù)的主要原因是它們?cè)诠δ苄?、易用性、穩(wěn)定性和性能方面都具有較好的表現(xiàn)，能夠滿足項(xiàng)目的需求，并在開發(fā)過(guò)程中提高效率和減少成本。1、項(xiàng)目初始化使用SpringInitializr（https://start.spring.io/）來(lái)生成一個(gè)基礎(chǔ)的Spring

Boot項(xiàng)目，選擇需要的依賴。2、配置文件在application.yml中配置MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息等信息。如圖5-1：圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s113、創(chuàng)建實(shí)體和Mapper接口使用lombok注解來(lái)定義實(shí)體類，如圖5-2,使用XMLMapper文件來(lái)創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的SQL映射，如圖5-3圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s12圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s134、創(chuàng)建Service和Controller創(chuàng)建Service層來(lái)處理業(yè)務(wù)邏輯如圖5-4，并創(chuàng)建Controller層來(lái)處理HTTP請(qǐng)求，如圖5-5。圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s14圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s155、運(yùn)行和測(cè)試運(yùn)行SpringBoot應(yīng)用，并使用Postman來(lái)測(cè)試。6、初始化Vue項(xiàng)目使用VueCLI來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的Vue項(xiàng)目。7、安裝所需依賴使用npm或yarn來(lái)安裝axios等庫(kù)。8、創(chuàng)建組件和路由在src/components目錄下創(chuàng)建Vue組件，并在src/router/index.js中配置路由。9.編寫API請(qǐng)求在Vue組件中使用axios來(lái)發(fā)送HTTP請(qǐng)求到后端API。如圖5-6圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s16系統(tǒng)模塊的實(shí)現(xiàn)新聞模塊的實(shí)現(xiàn)新聞列表展示新聞列表展示功能的核心在于根據(jù)時(shí)間順序展示最新的新聞內(nèi)容，并輔以分頁(yè)機(jī)制，使得用戶可以高效、便捷地瀏覽新聞。為實(shí)現(xiàn)這一功能，我們將采用以下步驟：首先，我們會(huì)根據(jù)新聞發(fā)布的時(shí)間進(jìn)行排序，確保最新的新聞能夠優(yōu)先展示。排序操作將基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的時(shí)間戳字段進(jìn)行，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。其次，為了提升用戶體驗(yàn)和瀏覽效率，我們將使用PageHelper包實(shí)現(xiàn)分頁(yè)功能。PageHelper是一個(gè)強(qiáng)大的分頁(yè)插件，它能夠輕松地集成到我們的系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)新聞數(shù)據(jù)的分頁(yè)處理。我們將設(shè)置每頁(yè)展示10條新聞，這樣既可以保證頁(yè)面的簡(jiǎn)潔性，又能避免用戶一次性加載過(guò)多數(shù)據(jù)造成的性能壓力。最后，我們將通過(guò)后端接口將分頁(yè)后的新聞數(shù)據(jù)輸出到前端頁(yè)面。前端頁(yè)面將按照預(yù)設(shè)的樣式和布局展示新聞列表，包括新聞的標(biāo)題、摘要、發(fā)布時(shí)間等信息。同時(shí)，我們還將提供分頁(yè)控件，方便用戶進(jìn)行翻頁(yè)操作，瀏覽更多新聞內(nèi)容。通過(guò)這一功能的實(shí)現(xiàn)，用戶將能夠輕松瀏覽到最新的新聞內(nèi)容，并且可以根據(jù)需要快速定位到感興趣的新聞，提升了整體的用戶體驗(yàn)，圖5-7為部分代碼：圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s17新聞詳情展示新聞詳情展示功能旨在根據(jù)前端傳遞的新聞標(biāo)識(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索相應(yīng)的文章詳情信息，并將這些信息展示給用戶。同時(shí)，該功能還負(fù)責(zé)判斷用戶的登錄狀態(tài)，并在用戶已登錄的情況下，將瀏覽記錄存儲(chǔ)至瀏覽記錄表中，為后續(xù)推薦模塊提供數(shù)據(jù)支持。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我們首先需要接收前端傳遞的新聞標(biāo)識(shí)，這通常是新聞的唯一ID或關(guān)鍵字。然后，我們會(huì)利用這個(gè)標(biāo)識(shí)在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢相應(yīng)的新聞詳情，包括標(biāo)題、正文、發(fā)布時(shí)間、作者等關(guān)鍵信息。在獲取到新聞詳情后，我們會(huì)進(jìn)行用戶登錄狀態(tài)的判斷。如果用戶已經(jīng)登錄，我們會(huì)將其瀏覽的新聞信息存入瀏覽記錄表中。瀏覽記錄表將記錄用戶的ID、瀏覽的新聞ID、瀏覽時(shí)間等信息，以便后續(xù)推薦模塊能夠基于用戶的瀏覽歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，圖5-8為系統(tǒng)頁(yè)面圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s18推薦模塊的實(shí)現(xiàn)推薦模塊的實(shí)現(xiàn)是廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)的核心功能，它旨在基于用戶的行為數(shù)據(jù)和新聞的關(guān)鍵詞進(jìn)行深入分析和預(yù)測(cè)，進(jìn)而提供精準(zhǔn)個(gè)性化的新聞推薦服務(wù)。在這一過(guò)程中，用戶的每一次瀏覽、點(diǎn)擊、收藏等行為數(shù)據(jù)都會(huì)被系統(tǒng)捕捉并存儲(chǔ)，同時(shí)新聞內(nèi)容的關(guān)鍵詞也會(huì)被提取和整理。通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的推薦算法，推薦模塊能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，預(yù)測(cè)出用戶可能感興趣的新聞?lì)愋秃蛢?nèi)容。這些預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)被存入專門的推薦表中，以供后續(xù)快速檢索和使用。當(dāng)用戶登錄系統(tǒng)時(shí)，推薦模塊會(huì)立即啟動(dòng)個(gè)性化推薦服務(wù)。它會(huì)根據(jù)當(dāng)前登錄用戶的ID，在推薦表中查詢相應(yīng)的推薦列表。這個(gè)列表中的新聞都是基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和新聞關(guān)鍵詞的匹配結(jié)果，因此能夠高度符合用戶的興趣和需求，圖5-9為系統(tǒng)頁(yè)面。圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s19互動(dòng)模塊的實(shí)現(xiàn)互動(dòng)模塊的實(shí)現(xiàn)對(duì)于提升用戶參與度和新聞推薦系統(tǒng)的個(gè)性化程度至關(guān)重要。在用戶對(duì)新聞進(jìn)行點(diǎn)贊操作時(shí)，系統(tǒng)會(huì)首先判斷用戶是否已登錄。如果用戶未登錄，系統(tǒng)會(huì)提示用戶需要先登錄才能執(zhí)行點(diǎn)贊操作；如果用戶已登錄，系統(tǒng)則會(huì)更新用戶的瀏覽記錄中相應(yīng)新聞的is_like字段為1，表示該用戶已對(duì)該新聞進(jìn)行了點(diǎn)贊。圖5-10是前端的部分代碼圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s110用戶管理模塊的實(shí)現(xiàn)用戶管理模塊的實(shí)現(xiàn)是確保廣東省高校新聞推薦系統(tǒng)安全、高效運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該模塊允許用戶進(jìn)行登錄和注冊(cè)操作，并在登錄后將用戶ID存入Redis緩存，以便快速獲取當(dāng)前登錄用戶的信息。同時(shí)，模塊集成了SpringSecurity框架，以提供強(qiáng)大的用戶認(rèn)證和授權(quán)功能，確保系統(tǒng)的安全性。圖5-11為部分代碼圖STYLEREF1\s5-SEQ圖\*ARABIC\s111結(jié)論經(jīng)過(guò)對(duì)廣東高校新聞推薦系統(tǒng)的全面測(cè)試與評(píng)估，我們得出以下結(jié)論：一、系統(tǒng)性能穩(wěn)定可靠該系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性，能夠處理大量的新聞數(shù)據(jù)與用戶請(qǐng)求。同時(shí)，系統(tǒng)的響應(yīng)速度較快，用戶在使用過(guò)程中能夠感受到流暢的操作體驗(yàn)。此外，系統(tǒng)還具備較高的可擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)未來(lái)新聞數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和用戶需求的變化。二、用戶體驗(yàn)優(yōu)化顯著在用戶體驗(yàn)方面，該系統(tǒng)通過(guò)個(gè)性化推薦算法，能夠根據(jù)用戶的興趣偏好和行為習(xí)慣，為用戶推送精準(zhǔn)的新聞內(nèi)容。這大大提升了用戶的使用滿意度和粘性。同時(shí)，系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔明了，易于操作，為用戶提供了良好的使用體驗(yàn)。三、推薦效果顯著提升在推薦效果方面，該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)新聞內(nèi)容的精準(zhǔn)分類和標(biāo)簽化。這使得系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的需求，從而為用戶推薦更符合其興趣的新聞內(nèi)容。通過(guò)對(duì)比測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率相比