Java新闻推荐系统毕业设计：实现内容推荐算法

资源摘要信息:"计算机毕业设计：基于Java新闻推荐系统（项目源码）" 一、系统概述 本项目为一个基于Java的新闻推荐系统，系统的核心推荐算法基于内容推荐算法TF-IDF，实现了一个能够根据用户兴趣偏好进行新闻推荐的网络平台。系统分为前台展示模块和后台管理模块，支持新闻的分类查看、搜索、评论以及基于内容和用户行为的新闻推荐。 二、推荐系统的核心技术 1. TF-IDF算法 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。该算法用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。在新闻推荐系统中，TF-IDF用于分析新闻内容，提取关键词，并根据关键词的重要性给予新闻内容不同的权重，从而实现基于内容的推荐。 2. Java EE技术栈 系统采用Java EE技术栈，包括Java语言本身，以及Spring框架、SpringMVC、Mybatis等流行框架，这些技术共同协作实现了新闻推荐系统的后台逻辑和数据持久化操作。 3. 数据库技术 系统使用Mysql8.0数据库进行数据存储。利用其存储过程、触发器、事务等特性，为新闻推荐系统提供了稳定高效的数据服务。 三、系统功能模块 1. 前台功能模块 前台模块面向最终用户，包含以下几个主要功能： - 分类新闻查看：用户可以按照不同类别浏览新闻概要列表，并查看评论量高的新闻推荐。 - 新闻详情阅读：用户点击新闻封面或标题后，可以进入新闻详情页，阅读新闻内容，并进行评论。 - 基于词语的新闻推荐：系统根据用户已阅读或评论的新闻内容，使用TF-IDF算法提取关键词，进而推荐相关联的新闻。 - 新闻搜索：用户通过搜索框输入关键词，可以快速找到感兴趣的新闻。 2. 后台功能模块 后台模块面向系统管理员，提供系统维护与新闻内容管理功能，主要包括以下模块： - 系统设置：包括菜单管理、角色管理、密码修改等功能，实现对系统菜单和角色的增删改查操作。 - 用户信息管理：管理员可以对用户资料进行增删改操作。 - 系统日志：对用户的操作日志进行记录，并支持日志的增删操作。 - 新闻管理：实现对新闻的增删改查操作，包括新闻标题、封面图片等信息的管理，以及新闻评论的管理。 四、实现技术细节 - JavaScript和EasyUI：使用JavaScript编写前端逻辑，利用EasyUI框架创建具有良好交互性的用户界面。 - Spring、SpringMVC、Mybatis框架：后端采用Spring框架进行业务逻辑处理，SpringMVC负责分发请求并返回响应，Mybatis则用于处理数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 五、项目结构与文件说明 项目名称为"News"，其中包含的文件名称列表可能包括： - Java源代码文件：包括业务逻辑处理、模型层、服务层、控制层等相关代码。 - Mybatis映射文件：定义了数据库表与Java对象之间的映射关系。 - 配置文件：包括Spring配置、Mybatis配置、数据库连接配置等。 - JSP/HTML页面：前端页面展示，包括新闻列表、详情页、用户登录、管理员管理界面等。 - JavaScript脚本文件：实现页面上的动态交互。 - 静态资源文件：如图片、CSS样式表、JS库文件等。 通过该项目的实现，学生不仅能够学习到如何开发一个完整的Java EE应用程序，还能深入理解基于内容推荐算法在新闻推荐系统中的应用，同时提高对前后端分离开发模式的认识。