本文项目编号 T 056 ，文末自助获取源码 \color{red}{T056，文末自助获取源码} T056，文末自助获取源码
目录
- 一、系统介绍
- 二、演示录屏
- 三、启动教程
- 四、功能截图
- 五、文案资料
-
- [5.1 选题背景](#5.1 选题背景)
- [5.2 国内外研究现状](#5.2 国内外研究现状)
- [5.3 可行性分析](#5.3 可行性分析)
- 六、核心代码
-
- [6.1 查询新闻](#6.1 查询新闻)
- [6.2 查询新闻排行榜](#6.2 查询新闻排行榜)
- [6.3 添加新闻评论](#6.3 添加新闻评论)
一、系统介绍
随着信息互联网购物的飞速发展，国内放开了自媒体的政策，一般企业都开始开发属于自己内容分发平台的网站。本文介绍了新闻推荐系统的开发全过程。通过分析企业对于新闻推荐系统的需求，创建了一个计算机管理新闻推荐系统的方案。文章介绍了新闻推荐系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本新闻推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心，用户管理，排行榜管理，新闻管理，我的收藏管理，系统管理等。用户功能可以在首页查看新闻排行榜，新闻信息，并可以注册登录，收藏新闻，对新闻评论。用户注册登录，评论新闻，收藏新闻，查看新闻，搜索新闻。因而具有一定的实用性。本站是一个B/S模式系统，采用Spring Boot框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得新闻推荐系统管理工作系统化、规范化。
基于Vue.js和SpringBoot的新闻推荐系统是一个综合性的解决方案，旨在为管理员和普通用户提供一个高效、易用的新闻管理平台。该系统分为管理后台和用户网页端，管理后台允许管理员进行用户管理，包括用户信息的增删改查，确保系统的用户数据安全和准确。新闻信息管理模块则允许管理员发布、编辑和删除新闻内容，同时可以对新闻进行分类和标签管理，以便于用户更好地检索和浏览。新闻收藏管理模块为用户提供了个性化的新闻收藏功能，用户可以收藏自己感兴趣的新闻，方便日后阅读。新闻排行榜管理模块则通过算法分析用户的阅读习惯和新闻的热度，生成新闻排行榜，推荐给用户最热门和最相关的新闻内容。整个系统的设计注重用户体验和数据的实时性，确保用户能够及时获取到最新的新闻资讯。
基于Vue.js和SpringBoot的新闻推荐系统，分为管理后台和用户网页端，可以给管理员和普通用户使用，包括用户管理、新闻信息管理、新闻收藏管理、新闻排行榜管理、系统轮播图管理和系统基础模块，项目编号T056。
二、演示录屏
三、启动教程
四、功能截图
五、文案资料
5.1 选题背景
在信息爆炸的时代，用户面临着海量内容的选择困难，如何从众多信息中快速找到自己感兴趣的内容成为了一个亟待解决的问题。新闻推荐系统作为解决这一问题的有效工具，其研究背景显得尤为重要。随着互联网技术的飞速发展，新闻媒体平台每天产生大量的新闻内容，用户在浏览新闻时往往需要花费大量时间筛选感兴趣的信息。新闻推荐系统通过分析用户的行为数据、偏好和上下文信息，利用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术，为用户提供个性化的新闻推荐服务。这不仅能够提高用户的阅读体验，还能增加用户对平台的粘性，提高新闻媒体的传播效率和商业价值。因此，研究和开发高效、准确的新闻推荐系统，对于提升用户体验、优化信息传播和促进媒体产业发展具有重要意义。
5.2 国内外研究现状
国外新闻推荐系统的研究现状正迅速发展，主要集中在提高个性化推荐精度、增强用户满意度以及优化算法效率等方面。目前，研究者们正致力于利用机器学习、深度学习、自然语言处理等先进技术，对用户行为数据进行深入分析，以实现更精准的新闻内容推荐。同时，考虑到用户隐私和数据安全问题，研究也在探索如何在保护用户隐私的前提下，进行有效的数据挖掘和推荐。此外，多模态学习、上下文感知推荐以及跨语言推荐等新兴领域也成为研究的热点，旨在为用户提供更加丰富和多元的新闻阅读体验。随着技术的不断进步，新闻推荐系统正朝着更加智能化、个性化的方向发展。
国内新闻推荐系统的研究现状正迅速发展，随着大数据和人工智能技术的不断进步，新闻推荐系统在个性化推荐、用户行为分析、内容理解等方面取得了显著成果。目前，研究者们正致力于通过深度学习、自然语言处理和用户画像构建等技术，提高新闻推荐的相关性和准确性。同时，为了应对信息过载和假新闻问题，研究也在探索如何通过算法优化和用户反馈机制来提升新闻质量。此外，考虑到用户隐私和数据安全，国内新闻推荐系统的研究也在加强数据保护和伦理规范的建设。整体而言，国内新闻推荐系统正朝着更加智能、高效和安全的方向发展。
5.3 可行性分析
新闻推荐系统作为一种新兴的人工智能技术，其经济可行性主要体现在以下几个方面：首先，通过精准的用户画像和行为分析，推荐系统能够为用户提供个性化的新闻内容，提高用户满意度和粘性，从而增加广告收入和订阅用户数量。其次，推荐系统可以减少编辑团队的工作量，通过算法自动筛选和推荐新闻，降低人力成本。此外，随着技术的进步，推荐系统的开发和维护成本逐渐降低，使得更多的新闻机构能够负担得起这项技术。最后，推荐系统还能通过数据分析，为新闻机构提供市场趋势和用户需求的洞察，帮助他们制定更有效的内容策略和商业决策。因此，从长远来看，新闻推荐系统不仅能够提升用户体验，还能为新闻机构带来经济效益，具有很高的经济可行性。
新闻推荐系统作为一种新兴的人工智能技术，其社会可行性主要体现在以下几个方面：首先，它能够根据用户的阅读习惯和兴趣偏好，提供个性化的新闻内容，从而提高用户的阅读体验和满意度。其次，新闻推荐系统通过算法优化，能够更有效地筛选和推送高质量、有价值的新闻，有助于减少信息过载，让用户在海量信息中快速找到自己感兴趣的内容。此外，这种系统还能够促进新闻媒体的创新和发展，通过数据分析和用户反馈，媒体可以更好地了解受众需求，调整内容策略，提高新闻的传播效果。同时，新闻推荐系统也有助于提升社会信息的透明度和多样性，通过推荐不同来源和观点的新闻，促进公众对不同议题的全面了解和深入思考。然而，新闻推荐系统也面临着算法偏见、隐私保护等挑战，需要在技术发展的同时，加强法律法规的建设，确保系统的公正性和安全性。
六、核心代码
6.1 查询新闻
java
@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,XinwenEntity xinwen,
HttpServletRequest request){
EntityWrapper<XinwenEntity> ew = new EntityWrapper<XinwenEntity>();
PageUtils page = xinwenService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, xinwen), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}6.2 查询新闻排行榜
java
@RequestMapping("/query")
public R query(PaixingbangEntity paixingbang){
EntityWrapper< PaixingbangEntity> ew = new EntityWrapper< PaixingbangEntity>();
ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( paixingbang, "paixingbang"));
PaixingbangView paixingbangView = paixingbangService.selectView(ew);
return R.ok("查询排行榜成功").put("data", paixingbangView);
}6.3 添加新闻评论
java
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody DiscussxinwenEntity discussxinwen, HttpServletRequest request){
discussxinwen.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
ValidatorUtils.validateEntity(discussxinwen);
discussxinwenService.insert(discussxinwen);
return R.ok();
}本文项目编号 T056，希望给大家带来帮助！