SSM基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149
本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
系统程序文件列表
系统内容;用户,新闻分类,新闻信息,新闻评分,新闻热榜,用户统计,新闻统计,新闻分类统计,评分统计,收藏统计,评论统计
开题报告内容
一、研究背景与意义
随着互联网技术的飞速发展，新闻信息呈现爆炸式增长，用户面临严重的信息过载问题。如何从海量新闻中快速筛选出用户感兴趣的内容，成为新闻媒体和推荐系统开发者面临的重要挑战。传统的新闻推荐方式，如编辑推荐或热门排行，难以满足用户多样化和个性化的需求。因此，构建基于协同过滤算法的新闻推荐系统具有重要的现实意义，旨在提升用户体验，增强新闻媒体的传播效果，推动媒体行业的创新发展。
二、研究内容
本研究拟开发一个基于SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架与协同过滤算法的新闻推荐系统。该系统将利用SSM框架的强大功能，实现前后端分离和高效的数据处理。同时，引入协同过滤算法，通过分析用户的历史行为数据（如浏览记录、阅读历史和评分数据），为用户推荐个性化的新闻内容。系统将包含用户注册与管理、新闻类型分类、新闻信息展示、新闻评分等功能，以全面满足用户需求。
三、研究方法与技术路线
- 系统架构设计：采用SSM框架构建系统，实现MVC模式，确保系统的高可用性和可维护性。
- 协同过滤算法实现：利用用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，并根据相似用户的兴趣预测目标用户的新闻偏好，实现个性化推荐。
- 数据处理与存储：使用MyBatis作为数据持久化层，实现与数据库的交互，确保数据的高效存取。
- 系统测试与优化：通过模拟用户行为和实际测试，验证系统的推荐效果和性能，并根据反馈进行优化。
四、预期成果
本研究预期将开发出一个功能完善、性能稳定的新闻推荐系统，能够为用户提供个性化的新闻推荐服务，提高用户阅读体验和满意度。同时，该系统也将为新闻媒体提供有力的技术支持，推动其向更加智能化、个性化的方向发展。