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Java新闻推荐系统.rar

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简介：
本项目为一个基于Java开发的新闻推荐系统，采用先进的算法和数据挖掘技术，旨在向用户提供个性化、精准化的新闻资讯服务。 基于用户兴趣标签的新闻推荐系统架构包括服务端架构、客户端主页展示以及查询思路。推荐策略主要在后台实现，并通过前台界面进行显示。此外，还包括针对Android系统的推荐通知原理及爬虫原理等组成部分。整个系统由后台处理逻辑、前端用户体验设计、客户端交互界面和数据抓取技术（即爬虫）这几个方面组成。

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  • Java新闻推荐系统.rar
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    本项目为一个基于Java开发的新闻推荐系统，采用先进的算法和数据挖掘技术，旨在向用户提供个性化、精准化的新闻资讯服务。 基于用户兴趣标签的新闻推荐系统架构包括服务端架构、客户端主页展示以及查询思路。推荐策略主要在后台实现，并通过前台界面进行显示。此外，还包括针对Android系统的推荐通知原理及爬虫原理等组成部分。整个系统由后台处理逻辑、前端用户体验设计、客户端交互界面和数据抓取技术（即爬虫）这几个方面组成。
     
  • 新闻推荐体系
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    新闻推荐体系是一种利用算法和数据挖掘技术为用户个性化推送新闻资讯的方法，旨在提高用户的阅读体验与平台的内容匹配度。 在基于用户兴趣标签的新闻推荐系统（毕业设计）中进行界面修改时，请以index.jsp为主页面，并保持所有子界面风格一致。 使用Tomcat部署yuanews-web.war包，运行后查看启动菜单确认是否成功加载应用。 注意jsp页面中的链接和img标签需要添加`request.getContextPath()`来确保路径正确。对于代码中涉及的重定向等页面跳转操作也需加入此方法以保证路径准确无误。 在修改DAO层接口时，请务必同时更新mapper文件里的参数，以免出现错误信息。如果发现dao或mapper中的参数不匹配问题，请根据报错提示确认具体原因并进行相应调整。 Controller返回值时请记得添加`@ResponseBody`注解以便正确处理响应数据类型和格式。 此外，在重写jsp页面的img标签时也应加入获取项目名路径的方法，确保所有资源引用都使用相对路径而非绝对地址。
     
  • RecoNews: DataWhale 推荐系统零基础入门 - 新闻推荐
    优质
    RecoNews是DataWhale组织的新闻推荐系统学习项目，旨在帮助初学者掌握推荐系统的原理与实践技能。 新闻快讯：DataWhale零基础入门推荐系统课程即将开始，重点介绍如何进行新闻推荐。
     
  • NewsRecommend:新闻推荐系统的源码
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    NewsRecommend是一款先进的新闻推荐系统开源代码，旨在通过个性化算法为用户提供定制化的新闻内容，增强用户体验。 基于协同过滤算法的新闻推荐系统包括热点新闻推荐和个人化新闻推荐功能。该项目分为两个主要部分：爬虫和主程序开发。 项目结构如下： - main分支：保存最新的可预览状态。 - dev分支：Mac操作系统上的开发工作区。 - dev-win分支：Windows操作系统上的开发工作区。 不同分区使用的数据库名称可能有所不同，具体以各个分区中的NewsRecommend.sql文件为准。该系统通过MySQL自动建库功能进行设置和管理。 爬虫部分独立运行，从今日头条获取数据并将其写入到本地的数据库中。为了使爬虫正常运作，请确保使用Python 3环境，并在spider目录下创建一个名为`properties/database.json`的配置文件，内容如下： ```json { name: NewsRecommend, user: your name, pass: your pass } ``` 请注意替换上述模板中的your name和your pass为实际数据库用户名及密码。
     
  • 基于Python的新闻推荐系统.zip
    优质
    本项目为一个基于Python开发的新闻推荐系统，利用机器学习算法分析用户行为和偏好，实现个性化新闻推送。 基于Python实现的新闻推荐系统。
     
  • 基于Java的新闻推荐系统及TF-IDF内容推荐算法（含项目源码）
    优质
    本作品开发了一个基于Java的新闻推荐系统，并运用了TF-IDF算法进行内容推荐。项目包含完整源代码，便于研究与学习。 基于内容的新闻推荐系统实现功能 前台功能模块： 用户可以在分类查看各模块下的新闻概要列表，并显示根据评论量推荐的新闻列表；点击封面或标题可直接进入详情页进行阅读、评论，同时展示基于词语的个性化新闻推荐，通过搜索框输入关键词来查找感兴趣的新闻。 后台功能模块： 主要包含系统设置、用户管理、日志管理和新闻管理四个部分。其中系统设置包括菜单按钮和角色信息的操作及密码修改；用户信息管理提供详细的个人资料增删改操作；日志管理可对记录进行增删处理；新闻管理则涉及分类信息、标题封面等的编辑以及评论内容的维护。 技术栈： 采用Java EE，MySQL 8.0，Spring框架（包括Spring MVC和Mybatis），JavaScript及EasyUI作为前端开发工具，并应用TF-IDF算法实现推荐功能。
     
  • 新闻推荐入门指南 - 零基础推荐系统与数据集
    优质
    本指南为初学者提供新闻推荐系统的全面介绍，涵盖零基础上手教程和常用数据集解析，助你快速掌握核心概念和技术要点。 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐比赛数据包括两个文件：articles.csv 和 train_click_log.csv。这些数据可以帮助初学者了解如何构建新闻推荐系统。
     
  • 基于Spark技术的新闻推荐系统.zip
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    本项目采用Apache Spark技术构建高效能新闻推荐系统，通过分析用户行为数据和新闻内容特征，实现个性化新闻推送。 【资源说明】1. 该资源包含项目的全部源码，下载后可直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，可供学习参考。3. 若将此资源作为“参考资料”，如需实现其他功能，则需要能够理解代码，并且具备钻研精神，自行调试和完善。基于Spark的新闻推荐系统.zip
     
  • 基于SpringBoot和Maven的MySQL新闻推荐系统
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    本项目是一款采用Spring Boot框架结合Maven管理工具开发的新闻推荐系统，数据存储使用了MySQL数据库，旨在为用户提供个性化的新闻阅读体验。 一个新闻推荐系统的Web实现软件架构包括：1. Web部分采用Spring Boot、Maven以及MySQL；2. 推荐部分利用Apache的开源工具库Mahout来实施基于物品（itembase）和用户（userbase）两种协同过滤算法的推荐方式。
     
  • Java推荐系统源码推荐
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    本项目提供一套基于Java语言实现的推荐系统源代码，旨在帮助开发者和研究人员理解并构建高效的个性化推荐算法。 推荐系统是现代互联网服务中的关键技术之一，用于根据用户的历史行为、偏好及兴趣个性化地提供商品、文章、音乐或视频等内容的建议。这里提供的资源是一套基于Java语言实现的推荐系统的源代码，适合对推荐算法与Java编程感兴趣的读者进行研究和实践。 首先，“ANNOUNCEMENT”文件通常包含项目的重要公告或者发布说明，其中包括项目的最新更新详情、目标设定以及开发团队的相关信息等；阅读该文档可以增进你对于该项目背景及目的的理解。“logger.dtd”则是定义XML日志格式的DTD（Document Type Definition）类型文档，在Java应用程序中使用日志记录是必不可少的一环。通过它，你可以追踪程序运行状态并进行调试工作。 “LICENSE”文件则载明了项目的授权许可信息，如Apache License、MIT License或GPL等常见开源协议之一；了解这些条款对于合法地使用和贡献源代码至关重要。“README”文档则是项目的基本指南，提供了关于如何构建、启动及测试该项目的入门级说明，并概述了其结构与主要组件。 “RELEASE_NOTES”文件记录着每个版本中的变更日志，包括修复的问题以及新增的功能等；这有助于用户了解新发布的改进情况。此外，“build.xml”是Ant构建工具使用的配置文件，定义了项目编译、打包及测试任务的规则。“unstable”目录可能存放了一些尚处于开发阶段或不够稳定的代码片段。 “Data”目录内则可能是推荐系统所需的数据集所在位置，例如用户行为记录、商品信息或者训练模型时用到的各种矩阵等。而“bin”文件夹通常包含可执行脚本和程序，用于启动服务、运行测试或其他相关操作。“jnistuff”表明项目可能使用到了Java Native Interface（JNI），这是一种让Java代码与其他语言编写的组件进行交互的技术。 通过研究这套Java推荐系统源码，你将能够学习到诸如协同过滤、基于内容的推荐算法及矩阵分解等技术的实际应用；掌握如何处理和预处理用户行为数据；熟悉利用Hadoop或Spark进行大数据分析的方法；并且深入了解集成优化代码以及构建部署完整软件项目的过程。这些技能在IT行业中非常实用，尤其是对于那些希望投身于推荐系统开发或者基于数据分析的产品设计领域的工程师来说尤为重要。