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采用协同过滤算法的新闻推荐系统，后端运用SpringBoot与Mybatis-Plus框架，前端应用Vue.js及Element组件库

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简介：
本项目构建了一个基于协同过滤算法的智能新闻推荐系统。后台使用Spring Boot与Mybatis-Plus，前端则结合了Vue.js和Element UI，实现高效、个性化的新闻推送服务。 基于协同过滤算法的新闻推荐系统采用以下技术栈： 1. 后端使用SpringBoot与Mybatis-Plus框架。 2. 前端界面则选用Vue.js搭配Element-Plus及Windi CSS框架构建。 3. 数据抓取工作通过Python结合Scrapy框架完成。 4. 大数据处理和推荐功能利用Scala配合Spark实现协同过滤算法，具体采用余弦相似度进行计算。 5. 整体项目打包部署使用Docker与Maven工具。

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  • 采用协同过滤算法的新闻推荐系统，后端运用SpringBoot与Mybatis-Plus框架，前端应用Vue.js及Element组件库
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    本项目构建了一个基于协同过滤算法的智能新闻推荐系统。后台使用Spring Boot与Mybatis-Plus，前端则结合了Vue.js和Element UI，实现高效、个性化的新闻推送服务。 基于协同过滤算法的新闻推荐系统采用以下技术栈： 1. 后端使用SpringBoot与Mybatis-Plus框架。 2. 前端界面则选用Vue.js搭配Element-Plus及Windi CSS框架构建。 3. 数据抓取工作通过Python结合Scrapy框架完成。 4. 大数据处理和推荐功能利用Scala配合Spark实现协同过滤算法，具体采用余弦相似度进行计算。 5. 整体项目打包部署使用Docker与Maven工具。
     
  • 基于SpringBoot和Vue.js的协同过滤新闻推荐系统源码（包含前后端及SQL数据库）.zip
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    本项目提供了一个完整的基于Spring Boot和Vue.js构建的协同过滤新闻推荐系统的源代码，包括前端、后端以及SQL数据库脚本。 《项目介绍》基于SpringBoot+Vue.js协同过滤的新闻推荐系统源码（含前端+后端）+sql数据库（高分毕设） 该项目代码经过功能验证，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 主要针对各个计算机相关专业，包括但不限于：计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信及物联网等领域的在校学生、教师和企业员工。 项目具有丰富的拓展空间，不仅适用于入门学习进阶阶段的练习，也适合用作毕业设计、课程作业或初期项目演示等。同时鼓励大家基于此进行二次开发，在使用过程中如有任何问题或建议，请及时沟通反馈。 我们期待您能在本项目中找到乐趣和灵感，并欢迎您的分享与反馈。
     
  • 基于SpringBoot和Vue的前后端分离音乐推荐系统（采用协同过滤算法）
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    本项目是一款基于Spring Boot与Vue.js构建的前后端分离音乐推荐应用，运用协同过滤算法提供个性化歌曲推荐服务。 本音乐网站的开发主要利用 VUE 框架来构建前端和后台界面，并使用 Spring Boot 和 MyBatis 来实现后端接口。数据库采用 MySQL。 该音乐平台具备以下功能：用户登录注册、个人信息编辑及头像修改；歌曲搜索与播放，歌单打分，以及评论系统；支持歌曲收藏、下载、拖动控制和音量调节等功能。后台管理系统则能够对用户信息、歌曲资料、歌手数据和歌单内容进行管理。 技术栈包括后端的 Spring Boot 和 MyBatis 以及前端的 Vue 框架搭配 Vue-Router 路由器，Vuex 状态管理工具，Axios HTTP 客户端库及 ElementUI UI 组件。
     
  • 外卖点餐系统的后端采用SpringBoot、MyBatis和MyBatis-Plus，前端使用Vue与Element UI
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    本外卖点餐系统基于SpringBoot框架搭建后端服务，结合MyBatis及MyBatis-Plus进行高效数据操作；前端则采用Vue搭配Element UI实现简洁友好的用户界面。 随着互联网外卖市场的持续扩大，越来越多的餐饮企业开始采用外卖点餐系统来提升点单效率和服务质量。在后端开发方面，使用Spring Boot与MyBatis作为主要框架。其中，Spring Boot是一个轻量级且易于学习使用的框架，能够快速搭建项目，并提供自动配置、快速开发和简易部署等特性，特别适合构建微服务架构。它支持多种数据库系统如MySQL及PostgreSQL等，便于进行数据集成工作。 另一方面，MyBatis则是一种Java持久化解决方案，可以将SQL语句映射至对应的Java对象中，简化了操作复杂度；同时提供了易于使用的API接口，能够封装复杂的数据库访问代码为简单的增删改查功能。其增强版MyBatis-Plus进一步提升了开发速度和性能表现。 在前端技术栈的选择上，则采用了Vue框架搭配ElementUI组件库进行构建应用界面。Vue以其简洁易用、响应迅速以及高度可定制化的特性而受到广泛欢迎，非常适合用于快速创建交互性极强的用户界面。
     
  • 基于Vue.js的推荐系统前端推荐系统：使用Vue.js的前端实现
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    本项目为一款基于Vue.js构建的前端推荐系统，旨在利用Vue.js强大的组件化开发能力和响应式数据绑定特性，提供高效、灵活且用户友好的个性化内容推荐体验。 推荐系统项目的前端设置包括以下步骤： - 安装项目依赖：`npm install` - 开发模式编译并热更新：`npm run serve` - 生产环境构建并压缩代码：`npm run build` - 检查和修复文件错误：`npm run lint` 该项目的目录结构如下： - `node_modules` 文件夹中存放项目所需的所有 npm 包。 - 代码基本位于 `src` 文件夹内，其中包含以下子文件夹： - `api`: 存放接口相关的函数。计划使用 axios 的 get 和 post 方法来操作这些 API，并且可以按不同的事务分别写在不同文件中，在调用时全局绑定或者通过 import 相应的文件进行引用。 - `components`：存放 vue 实例，目前的想法是每一页单独作为一个实例（.vue 文件），然后使用 vue-router 来实现页面之间的跳转。 - `router`: 这个目录用于路由相关的配置和管理。
     
  • 新闻采集推荐系统的管理端（前端）
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    新闻采集推荐系统管理端（前端）是一款专为新闻编辑和内容管理者设计的信息管理系统，提供直观的操作界面，帮助用户高效地进行新闻信息的采集、分类与个性化推荐。 Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台：使用Python实现新浪新闻的爬取功能，能够获取新闻页面上的标题、文本、图片及视频链接，并保持原有的排版风格；推荐算法则包括权重衰减、标签推荐、区域推荐和热点推荐等多种策略。
     
  • Vue.js库在前端框架中的应用
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    本文探讨了Vue.js库在现代前端开发中的广泛应用，分析其作为高效、灵活且易于上手的JavaScript框架，在构建动态用户界面方面的优势和特点。 Vue.js是前端三大框架之一（其他两个为Angular.js和React.js），在这些框架中，Vue.js的使用度与关注度略胜一筹，并且其热度还在持续增长。它既可以作为JavaScript库单独使用，也可以利用全套工具来构建系统界面，这种灵活性可以根据项目的具体需求进行选择。因此，Vue.js可被视为一套用于构建用户界面的渐进式框架。 Vue的核心库专注于视图层开发，旨在通过简单的API实现响应式的数据绑定功能，在这一点上与后台模板语言有相似之处。此外，Vue还支持将界面分解为独立组件，并利用这些组件来构造复杂的应用程序结构，进而借助自动化工具生成单页面应用（SPA）。