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RecoNews: DataWhale 推荐系统零基础入门 - 新闻推荐

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简介：
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。

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  • RecoNews: DataWhale 推荐系统零基础入门 - 新闻推荐
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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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的新闻推荐系统.zip
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    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。
     
  • 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Spark技术的新闻推荐系统.zip
    优质
    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。
     
  • 基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统的论文.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。