基于协同过滤算法的个性化推荐系统【含源码和论文 毕业设计】

简介：
本项目为毕业设计作品，旨在利用协同过滤算法构建高效精准的个性化推荐系统。文档包含详细论文与完整源代码，适合深入学习研究。 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统【毕业设计源码+论文】 研究目的：该系统利用协同过滤算法根据用户在网站内的操作记录分析，为用户提供可能感兴趣的新闻内容推荐。此外，还实现了新闻的新建、编辑、查询和删除等功能，以及新闻评论和回复管理。 研究方法： 1. 新闻采集与处理：使用爬虫技术抓取新闻，并自动提取关键字供后续的个性化推荐使用。 2. 用户画像模型训练：通过分析用户的操作历史来构建一个能够预测用户偏好的兴趣模型。该模型将形成代表用户近期兴趣的数据集，用于进一步的推荐算法计算。 3. 新闻推荐：依据上述建立的兴趣模型生成与当前新闻相关的权重排序列表，并据此向用户提供相关性高的新闻内容。 研究结论：系统已经基本实现了根据个性化偏好推送新闻的功能。所有模块如发布者中心、后台管理和前台界面都运行良好，未发现明显的功能缺陷或错误。此外，包括新闻发布管理、评论互动和推荐在内的各项特性均能正常运作。