基于协同过滤算法的新闻推荐系统的设计与实现

发布时间：2021-02-09 05:58

　　目前,“互联网+”已成为时代发展的大趋势,如何有效地筛选大量的信息数据,得到高质量的新闻信息,已成为当前面对的难题。为了解决这一问题,开发基于协同过滤算法的新闻推荐系统,可以准确地过滤出用户感兴趣的新闻,并增加用户的体验感。本论文开发的新闻推荐系统通过训练一个用户喜好预测模型,在模型中对用户历史行为操作进行分析,并计算出分类权重和相关关键字排序集合,从而根据集合结果,为用户推荐具有相同分类、相同关键字的新闻。在系统开发过程中,首先从功能和非功能性需求两个方面对系统做出详细的需求分析。然后,对系统的整体架构、数据库设计和功能模块进行了详细设计。最后,对系统的各个功能模块进行开发与实现。所开发的新闻推荐系统所具有的功能包括:首页、个人中心、发布者中心、新闻管理模块、发布者审核模块、用户管理模块、推荐配置管理模块等。在系统开发中主要采用ThinkPHP框架,利用MVC设计模式以及面向对象的开发结构进行平台搭建,以PHP+javascript作为开发语言,apache作为web服务器,Mysql作为数据库。 

【文章来源】：首都经济贸易大学北京市

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

用户登录界面

32第6章系统的实现6.1新闻展示模块实现前台模块包括用户登录、用户注册、相似用户推荐、相关新闻推荐、发布者中心、个人中心、新闻的发布、新闻的浏览、新闻的评论、新闻的评论回复、评论点赞、评论删除等等。游客只能进入到新闻的首页，不能够参与到新闻推荐的功能当中。用户通过注册新账号，然后进行登录方可进入到新闻推荐板块。在新闻推荐板块中用户可以查看到系统为自己推荐的具有相同兴趣的用户，和自己感兴趣的内容。用户可以在新闻浏览中评论新闻，回复内容等。下面对其中几个模块的实现进行展示。在登陆界面输入已经注册好的用户名和密码进行登陆，用户登录界面如图6.1所示。图6.1用户登录界面游客需要经过注册后才可以进行相似用户的推荐和相关浏览新闻的推荐。账号注册界面，如图6.2所示。图6.2账号注册界面第6章系统的实现

首都经济贸易大学硕士学位论文33用户在未登录时显示全部新闻内容，用户登录后进入推荐页面为用户推荐新闻，用户在自己点开的的浏览页面查看到相关的新闻推荐和相似用户的推荐。这一功能的实现，使用了session方法来管理判断用户是否已登录。新闻推荐图，相似用户推荐图，如图6.3、6.4所示。图6.3新闻推荐图图6.4相似用户推荐图用户在个人中心可以查看到个人的动态以及粉丝、所关注的信息、个人资料、消息、收藏等等。个人动态图，如图6.5所示。图6.5个人动态图

【参考文献】：
期刊论文
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[4]电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究[J]. 梁昌勇,冷亚军,王勇胜,戚筱雯.  中国管理科学. 2013(03)
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硕士论文
[1]基于Lucene的企业搜索引擎的设计与实现[D]. 沙阳阳.江苏科技大学 2018
[2]标签协同过滤推荐算法的研究和若干改进策略[D]. 夏兵兵.江苏科技大学 2018
[3]基于MVC设计模式的轻量级PHP开发框架的研究与实现[D]. 闫晓亮.长春工业大学 2016
[4]基于ThinkPHP众包平台系统的设计与实现[D]. 张浩.浙江工业大学 2015
[5]基于MVC设计模式的thinkphp框架的研究与应用[D]. 王昭英.西安建筑科技大学 2010



本文编号：3025166