基于协同过滤算法的个性化推荐系统设计【毕业设计源码+论文】

研究目的在于构建基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统，通过分析用户在网站内的操作记录，实现为用户提供可能感兴趣的新闻内容。此系统还涵盖了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻评论和回复、评论管理等功能。研究方法包括新闻内容采集，通过新闻爬虫自动提取关键字用于新闻推荐。其次，通过用户画像模型的训练，分析用户的操作历史，生成可预测用户偏好的兴趣模型，形成系统自定义的表示用户近期兴趣指标的数据集。最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到关联内容的权重排序集合结果，推荐具有相似关联内容的新闻给用户。研究结论表明系统已基本实现个性化推荐新闻的功能，发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有功能正常，暂无验证缺陷，系统包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等功能均能正常运行。