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新闻推荐系统旨在提供个性化的信息推送。

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简介:
对用户兴趣标签的新闻推荐系统(毕业设计)注意事项界面的修订,主要集中在 index.jsp 的修改,并在构建子界面时务必保持整体一致性。 Tomcat 的部署过程为:将 yuanews-web.war 包和 explor 包一同部署,运行时请参考运行菜单。 请注意,所有 JSP 页面中的链接都需要添加 request.getContextPath() 方法,以确保路径的准确使用。 代码中涉及到的重定向等页面跳转操作也需要添加 request.getContextPath(),以保证路径的正确性。 dao 层中的接口不应随意更改;若需进行修改,务必在 mapper 文件中进行相应的参数调整。 此外,请留意 dao mapper 文件中的参数可能存在的错误,并仔细分析错误信息以确定问题的根源。 在 controller 层返回数据时,请务必添加 @ResponseBody 注解。 最后,请注意 JSP 页面中 img 标签的设置,需要添加获取项目名路径 (request.getContextPath()) 的方法。

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  • 基于混合算法论文.doc
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    本论文提出了一种基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统,结合内容、协同过滤和深度学习方法,旨在为用户提供更精准且个性化的新闻资讯。 基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统论文探讨了如何利用多种推荐技术结合用户行为数据来提供更加个性化的新闻内容。该研究提出了一种新的方法,通过整合协同过滤、内容基础推荐以及深度学习模型的优势,以提高用户体验和满意度为目标,优化用户的新闻阅读体验。
  • 算法训练数据集
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    本研究聚焦于开发适用于新闻个性化推荐的高效算法,重点探讨并构建了优化的训练数据集,以提升推荐系统的准确性和用户满意度。 新闻个性化推荐算法所需的一些训练集数据包括用户编号、新闻编号、浏览时间、新闻标题、详细内容和发表时间。
  • 优质
    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。
  • Java.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。
  • 基于Hadoop平台构建设计
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    本项目旨在开发一个基于Hadoop的大数据处理平台上的个性化新闻推荐系统。通过分析用户行为和偏好,采用先进的算法技术实现精准内容推送,提升用户体验与粘性。 为了帮助互联网用户更快捷地获取所需的信息,个性化推荐系统的优势得到了充分的应用和发展。该系统的目的是为网民提供一个个性化的新闻推荐服务,在他们浏览新闻时给予定制化建议。通过采用Hadoop的MapReduce模型,系统能够并行处理海量新闻数据,并显著提高数据处理的速度和效率。聚类技术使得相似的新闻得以分类展示,之后利用不同的协同过滤算法来实现对用户的个性化推荐。
  • 音乐.docx
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    本文档探讨了一种基于用户行为和偏好分析的个性化音乐推荐系统,旨在为用户提供更加精准、个性化的音乐体验。通过深度学习算法优化推荐效果,增强用户体验。 参考使用,欢迎下载。
  • 影片.rar
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    本项目旨在开发一种能够提供个性化影片推荐的智能系统,通过分析用户观影历史和偏好,预测并推荐符合个人口味的新电影或电视剧。 个性化影片推荐系统是基于Spring Boot和Vue技术栈构建的,旨在为用户提供定制化的电影推荐服务。该系统采用了前后端分离的架构模式,其中Java作为后端开发语言处理业务逻辑和数据交互,而Vue则用于前端开发提供用户界面与交互体验。 在后端部分,项目使用了流行的开源Java框架Spring Boot来创建独立且生产级别的Spring基础应用程序。这使得开发者能够快速启动并运行基于Spring的应用程序,并减少配置工作量以加快开发效率。此外,Spring Boot还集成了大量其他工具和库,使应用开发更为简便高效。 前端方面,则采用了Vue.js这一渐进式JavaScript框架用于构建用户界面。Vue的核心库专注于视图层并且易于集成到现有项目中,这使得它成为构建交互式前端的理想选择。通过使用Vue组件,开发者可以将页面分割成独立可复用的部分,提高代码的维护性。 系统还涉及到了JSP技术(JavaServer Pages),这是一种用于开发动态网页的技术。JSP允许在HTML页面中嵌入Java代码以创建动态内容,在本项目中可能被用来处理服务器端逻辑并将结果动态地显示给用户。 此外,项目文件使用了Bootstrap框架和Element UI组件库来确保网站的响应式布局,并提供一致美观的界面设计。系统还包括多种CSS样式表来自不同版本的Bootstrap或针对特定需求定制化的样式表,这表明在视觉上支持多种风格并为未来的功能拓展与维护提供了基础。 总之,个性化影片推荐系统通过集成现代Web开发技术,在实现功能性的同时也在用户体验上下足了功夫,旨在从竞争激烈的互联网市场中脱颖而出。
  • RecoNews: DataWhale 零基础入门 -
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    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: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。
  • Music Recommendations: 雅虎音乐根据用户多张专辑评分歌曲
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    本雅虎音乐推荐系统基于用户对多张专辑的评价偏好,智能推送个性化的高品质音乐单曲,让发现新歌变得轻松有趣。 Yahoo音乐推荐系统根据用户对专辑的评分来向用户提供歌曲推荐。该数据集名为“Yahoo! 音乐曲目、专辑、艺术家及流派的用户评分”,大小为1.5GB,它反映了Yahoo! 音乐社区在各个时间段内对于不同音乐项目的偏好情况。 这个数据集中一个显著的特点是用户的评级被赋予了四种不同的实体:歌曲、专辑、艺人和流派。同时,项目之间存在层次结构关系。例如,在一首歌的信息中可以知道它的所属专辑、表演者以及相关的音乐风格;同样地,我们也能为每张专辑找到其对应的艺术家与流派信息。 此数据集包含Yahoo Music用户在1999年至2009年间的真实评分记录。所有用户和项目(歌曲、专辑、艺人及流派)都被表示成无意义的匿名数字形式。