作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。
系统展示
【2025最新】基于协同过滤算法+PHP+MySQL的新闻推荐系统。
- 开发语言：php
- 数据库：MySQL
- 技术：php
- 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven
前台界面
后台界面
摘要
基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统，通过深度挖掘用户历史行为数据，实现新闻内容的个性化推荐。该系统利用PHP的灵活性和高效性，结合协同过滤算法，准确分析用户兴趣偏好，从海量新闻中筛选出符合用户口味的内容。通过智能匹配与排序，提升用户阅读体验，增强用户粘性。该系统不仅解决了信息过载问题，还促进了新闻内容的精准传播，是新闻阅读领域的一次技术创新与应用实践。
研究意义
研究基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统具有重要意义。首先，它满足了用户对个性化新闻内容的需求，提升了新闻阅读的针对性和满意度。其次，通过协同过滤算法的应用，系统能够深入挖掘用户兴趣，实现新闻内容的精准推送，提高了新闻传播的效率和效果。此外，该系统还促进了新闻内容的多样化呈现，丰富了用户的选择空间，有助于培养用户良好的阅读习惯。最后，研究该系统对于推动个性化推荐技术的发展、提升Web应用开发能力等方面也具有积极作用。
研究目的
研究基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统的目的在于开发一个能够精准理解用户需求、提供个性化新闻推荐服务的平台。该系统旨在利用协同过滤算法的强大能力，分析用户历史行为数据，挖掘其潜在兴趣偏好，从而为用户推荐符合其个性化需求的新闻内容。通过提升新闻推荐的准确性和用户满意度，该系统旨在优化用户阅读体验，增强用户粘性，并促进新闻内容的广泛传播和深度消费。同时，研究该系统也是为了探索协同过滤算法在Web应用中的创新应用，推动个性化推荐技术的发展。
文档目录
[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)
[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术
[2.1 PHP语言](#2.1 PHP语言)
[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)
[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)
3.系统分析
[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)
[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)
[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)
[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)
[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)
[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)
[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)
[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)
[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)
[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)
[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)
[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)
[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)
[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)
[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计
[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)
[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)
[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)
[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)
[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现
[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)
[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试
[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)
[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)
[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)
[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)
[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)
[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)
代码
php
<?php
// 假设已经通过某种方式获取了当前用户的ID
$currentUserId = 1;
// 1. 获取当前用户的新闻评分
function getUserRatings($userId) {
// 这里应该是数据库查询，返回该用户对新闻的评分数组
// 示例：[['news_id' => 1, 'rating' => 4], ['news_id' => 2, 'rating' => 3], ...]
return []; // 这里返回空数组作为示例
}
// 2. 获取与目标用户相似的用户
function findSimilarUsers($userId, $ratings) {
// 这里应该是复杂的逻辑，比如计算皮尔逊相关系数等
// 示例：假设我们直接返回一些用户ID作为相似用户
return [2, 3, 4]; // 假设用户2, 3, 4与用户1相似
}
// 3. 从相似用户的评分中推荐新闻
function recommendNews($similarUsers) {
$recommendedNews = [];
foreach ($similarUsers as $userId) {
// 获取该用户的评分，但排除当前用户已经评分的新闻
$userRatings = getUserRatings($userId);
// ... 这里需要实现排除逻辑 ...
// 假设我们直接添加所有新闻到推荐列表（实际中应该基于评分和新颖性来筛选）
foreach ($userRatings as $rating) {
$newsId = $rating['news_id'];
if (!in_array($newsId, $recommendedNews)) {
$recommendedNews[] = $newsId;
}
}
}
// 实际应用中，你可能还需要根据评分或其他因素对这些新闻进行排序
return $recommendedNews;
}
// 使用函数
$userRatings = getUserRatings($currentUserId);
$similarUsers = findSimilarUsers($currentUserId, $userRatings);
$recommendedNews = recommendNews($similarUsers);
// 输出推荐结果（示例）
echo "Recommended News IDs: " . implode(', ', $recommendedNews);
?>总结
本研究旨在开发基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统，通过精准分析用户行为，实现个性化新闻推送。该系统不仅提升了新闻阅读的针对性和满意度，还促进了新闻内容的精准传播。研究旨在优化用户体验，推动个性化推荐技术发展，并为Web应用开发提供实践案例。系统成功应用将有助于构建更加智能化、人性化的新闻服务平台。
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