用户画像与推荐系统:SpringBoot实现与新闻个性化推送
版权申诉
129 浏览量
更新于2024-07-03
收藏 1.45MB DOCX 举报
"用户画像推荐系统springboot设计和实现 计算机专业.docx"
本文主要探讨了在互联网时代,如何利用用户画像推荐系统解决信息过载问题,提高用户获取有效信息的效率。用户画像技术作为一种精准推送策略,通过分析用户行为偏好,为不同用户提供定制化的新闻推荐。
推荐系统的原理在于通过用户的行为数据,如搜索记录,识别用户的兴趣偏好。例如,当用户频繁搜索某一特定类型的新闻时,系统会学习到这个模式,并开始推送与此相关的内容,以满足用户的个性化需求。这种个性化的推荐系统有助于减少无效信息的推送,提升用户体验。
在实现技术方面,本系统基于SpringBoot框架构建,这是一个流行的Java开发框架,用于简化企业级应用的开发。SpringBoot提供了一种快速构建和配置应用程序的方式,使得开发者可以更专注于业务逻辑,而不是基础架构。同时,系统采用了GroupBy和Having函数对数据库中的数据进行处理,这是SQL查询中用于分组和条件聚合的关键部分,有助于分析用户行为数据。
前端界面则采用Vue.js和Element-UI,Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架,用于构建用户交互界面,而Element-UI是一套基于Vue.js的组件库,提供了一系列易于使用的组件,帮助快速搭建美观的页面。此外,Echarts被用来进行数据可视化,它是一个强大的JavaScript图表库,可以帮助管理员直观地理解收集到的数据,从而做出更有效的决策。
关键词涵盖了用户画像、推荐系统和SpringBoot,这表明本文的重点在于讨论如何利用用户画像技术,结合SpringBoot框架,设计和实现一个有效的新闻推荐系统,同时考虑到了数据的管理和可视化。
这个系统通过收集和分析用户的行为数据,建立用户画像,然后根据用户的兴趣偏好进行新闻推荐,以优化信息推送。同时,它利用了现代Web开发的技术栈,如SpringBoot、Vue.js和Echarts,确保了系统的高效性和易用性。在当前信息爆炸的时代,这样的推荐系统对于提升用户体验和满意度具有重要的价值。
2022-05-18 上传
2023-10-09 上传
2023-06-10 上传
2023-02-24 上传
2023-05-30 上传
2023-05-31 上传
2023-09-04 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3c39599dc7cf4373a282763035024fb7_m0_62089210.jpg!1)
春哥111
- 粉丝: 1w+
- 资源: 5万+
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储