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java新闻推荐系统功能

一、用户前端功能模块 java源代码 java毕设

1. 账户与个性化服务 www.mudaima.com

• 登录注册：支持手机号、邮箱注册及第三方登录

• 个人中心：查看阅读历史、收藏夹、评论记录、兴趣标签管理

2. 新闻获取与浏览

• 个性化推荐流：首页推荐频道，基于算法生成千人千面的信息流

• 新闻分类导航：按政治、财经、科技、体育等多维度分类浏览

• 关键词搜索：支持对新闻标题或全文的检索

• 新闻详情页：展示正文、发布时间、来源

3. 用户互动与社交化功能

• 收藏/点赞/分享：标记感兴趣内容，支持云同步

• 评论与留言：新闻详情页下的评论楼，独立的留言板社区

• 用户行为反馈：如“不感兴趣”、“内容举报”

二、后台管理功能模块

1. 内容运营管理

• 新闻管理：发布、编辑、下架新闻；支持富文本编辑器和封面图上传

• 分类管理：维护新闻分类及标签体系

• 公告管理：发布系统通知或热点推送

2. 用户与权限管理

• 用户管理：查看用户列表、状态封禁、角色分配

• 权限控制：基于角色的访问控制

3. 数据监控与分析

• 行为数据看板：统计用户活跃度、新闻点击率、停留时长等

• 内容效果分析：热门文章排行、分类阅读占比

• 可视化大屏：展示系统整体运行状态

三、推荐引擎核心功能

1. 数据采集与处理

• 用户行为日志：记录曝光、点击、阅读时长、收藏、评论等行为

• 内容预处理：对新闻正文进行去噪、分词、停用词过滤

2. 画像构建

• 用户画像：根据历史行为提取兴趣标签，具备时间衰减机制

• 新闻画像：通过TF-IDF、TextRank提取关键词，LDA主题模型挖掘语义

3. 推荐算法与策略

• 多路召回：

  • 基于内容召回：匹配用户画像与新闻画像的标签或向量

  • 协同过滤召回：找相似用户喜欢的内容、找相似新闻

  • 热点召回：基于点击量、评论量等统计数据的静态榜单

• 排序融合：对多路召回的新闻进行加权打分、去重，考虑时效性与多样性

4. 冷启动解决方案

• 新用户：注册时引导选择兴趣标签，推荐热门新闻

• 新文章：基于内容相似度推给匹配标签的老用户

5. 实时性与性能优化

• 实时感知：捕捉用户短期行为并调整推荐

• 缓存加速：缓存热门文章、用户画像及召回列表

• 近邻检索：采用向量检索加速相似度计算

四、典型技术栈