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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简介：
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。

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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.JS的前后端分离新闻推荐系统源码、数据库及论文(毕业设计)

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本项目为一个综合性的毕业设计作品，采用Spring Boot与Vue.js构建了高效能的新闻推荐系统。该项目包括详细的前端界面设计与后端逻辑实现，并附有优化的数据处理方案和学术论文说明。适合于深入学习前后端开发技术、数据库管理以及个性化推荐算法的研究者使用。基于Vue.js和SpringBoot的新闻推荐系统是一个全面解决方案，旨在为管理员和普通用户提供一个高效、易用的新闻管理平台。该系统包含两个主要部分：管理后台和用户网页端。对于管理后台而言，它专为管理员设计，提供了包括但不限于以下功能模块： - 用户管理：允许添加、编辑或删除用户信息。 - 新闻信息管理：负责发布、更新及删除新闻内容。 - 新闻收藏管理：帮助用户保存他们感兴趣的新闻以便日后查看。 - 新闻排行榜管理：根据用户的阅读和收藏行为生成动态的热门新闻排行。 - 系统轮播图管理：用于展示首页上的轮播图片，增强视觉效果。通过这些模块的设计与实现，系统能够有效地支持管理员对内容进行管理和监控，并为用户提供个性化的服务。

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Java+Springboot和协同过滤算法的新闻推荐系统毕业设计(含源码、文档及所有资源).zip

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本项目为基于Java与Spring Boot框架结合协同过滤算法构建的新闻推荐系统，旨在提供个性化新闻推荐服务。包含完整源代码、详细文档及相关资源，适合毕业设计参考和学习使用。【资源说明】毕业设计基于java+Springboot+协同过滤的新闻推荐系统源码、详细文档及全部资料（高分项目）.zip 该项目是个人高分毕业设计项目的完整代码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得95分。所有上传的项目代码均经过测试运行成功且功能正常，请放心下载使用。本资源适合计算机相关专业在校学生、老师或企业员工使用，可用于毕业设计、课程作业及初期项目演示等场合；同时也非常适合初学者学习和进阶。若具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。此外，该资源也可直接用于完成毕业设计或课程作业任务。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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。

基于MovieLens数据的协同过滤推荐系统.zip

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本项目为基于MovieLens数据集开发的协同过滤推荐系统。通过分析用户对电影的评分，实现个性化推荐，提升用户体验。代码及实验结果详见附件中内容。协同过滤算法是一种经典的推荐方法，其核心思想是通过用户的行为、评价和其他反馈来筛选出可能感兴趣的信息。这种算法主要依据用户与物品之间的互动关系来进行推荐。协同过滤可以分为两大类：基于物品的协同过滤：根据用户过去喜欢的商品或内容，为其推荐相似的产品。基于用户的协同过滤：为某个特定用户提供其他具有类似兴趣偏好的用户所喜爱的内容建议。该方法的优点包括：无需对商品或者用户进行预分类或标签化处理，适用于各种类型的数据集；算法结构清晰、易于理解和实现部署；能够提供高度个性化的服务，并保证推荐结果的准确性。但是，协同过滤也存在一些局限性：需要大量高质量的历史数据支持才能有效运行；面临“冷启动”挑战，在新用户和新产品上难以发挥最佳效果；容易导致推荐内容缺乏多样性，出现同质化现象。在电商、社交平台及视频流媒体等多个领域中广泛运用了这种技术。通过分析用户的过往行为模式，协同过滤能够精准地向他们推送符合个人兴趣的商品或信息，从而提升购买转化率、活跃度以及社区互动体验。展望未来的发展趋势，在保持现有优势的同时，该算法可能会与其他推荐方法结合使用以构建混合型推荐系统，以此进一步增强整体性能。

Python+Django+MySQL协同过滤电影推荐系统源码及数据库.zip

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本资源包含使用Python和Django框架结合MySQL数据库构建的电影推荐系统的完整代码与数据库。采用协同过滤算法实现个性化电影推荐功能，适合学习研究和项目参考。该项目是个人大作业项目源码，评审分数达到95分以上，并经过严格调试以确保可以运行。您可以放心下载使用。该资源主要针对计算机相关专业的学生或从业者设计，同样适用于期末课程设计、期末课程大作业等场景，具有较高的学习价值。