深度学习在新闻分类推荐系统中的应用

资源摘要信息:"基于深度学习的新闻分类推荐系统（Spring Boot作为客户端，Keras作为服务端）" 在目前的IT行业中，机器学习和深度学习技术在推荐系统领域得到了广泛的应用。推荐系统能够根据用户的喜好、历史行为等数据，为用户推荐他们可能感兴趣的内容或商品。新闻推荐系统就是其中一种，它通过对用户过往的阅读行为和偏好进行分析，实时地向用户推送个性化新闻资讯。 本毕业设计项目选择使用深度学习技术构建新闻分类推荐系统，客户端采用Spring Boot框架，服务端则使用Keras框架。在系统设计中，Keras将扮演着构建和训练深度学习模型的角色，而Spring Boot则主要负责与用户交互和向Keras服务端发送请求。 在深度学习领域，Keras是一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，它以快速的实验能力而闻名。Keras更倾向于用户友好、模块化和可扩展性，非常适合快速设计实验原型。对于深度学习的新手来说，Keras也相对容易上手，这使得它成为初学者首选的深度学习框架。 Spring Boot是由Pivotal团队提供的开源框架，它旨在简化基于Spring的应用开发。Spring Boot为开发者提供了一系列的快速配置选项，使得开发人员能够更快地启动和运行Spring应用。Spring Boot内置了大量常用的框架配置，例如安全、持久化、消息处理等，免去了复杂的配置和编码工作。Spring Boot支持RESTful服务，为构建现代Web应用提供了便利。 在系统开发过程中，通常会按照以下步骤进行： 1. 确定需求：明确系统的功能需求、性能指标和用户目标。 2. 文献综述：研究现有的新闻推荐系统和深度学习模型，分析其优缺点。 3. 数据收集与预处理：收集新闻数据，进行清洗、标注和格式化等预处理操作。 4. 模型设计：设计深度学习模型结构，包括选择合适的网络架构、激活函数、损失函数和优化器等。 5. 系统开发：使用Spring Boot开发客户端应用程序，使用Keras构建和训练深度学习模型。 6. 功能实现：实现系统的各个功能模块，包括用户注册登录、新闻浏览、推荐算法等。 7. 系统测试：对系统进行充分的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试等。 8. 论文撰写：撰写毕业设计论文，详细记录研究过程、方法、结果和结论。 毕业设计的选题、研究、开发和撰写过程，不仅能够锻炼学生的专业知识应用能力，还能培养其独立思考和解决问题的能力，对于学生未来的职业发展具有重要意义。 【标签】中提到的“Spring 毕业设计 课程设计”指出，本项目将围绕Spring Boot这一现代Java Web开发框架展开，同时毕业生将此项目作为完成学业的一个重要环节，结合实际的业务需求进行课程设计，通过系统开发加深对课程知识的理解和应用。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的"SJT-code"暗示了该项目包含的代码文件或模块的命名规则。由于只给出了文件名称列表，并没有具体的文件内容，无法确切了解"SJT-code"具体指代的代码文件或模块的功能。不过，从命名规则可以推测，这可能是项目的主要代码库或关键代码文件。 总之，本毕业设计项目以构建一个基于深度学习的新闻分类推荐系统为核心，通过Spring Boot与Keras框架的结合应用，为用户提供了高效的新闻阅读体验，同时也为学生提供了一个将所学知识应用于实践的良好机会。