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悠悠楠杉

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2025-11-28

在Java中如何开发在线新闻订阅与推荐系统
在Java中如何开发在线新闻订阅与推荐系统
在当今信息爆炸的时代，用户每天面对海量新闻内容，如何高效获取感兴趣的信息成为一大挑战。为此，开发一个智能的在线新闻订阅与推荐系统显得尤为重要。本文将带你从零开始，使用Java技术栈搭建一个具备实际应用价值的新闻平台，并实现个性化推荐功能。系统整体采用前后端分离架构，后端以Spring Boot为核心框架，结合MyBatis-Plus进行数据库操作，Redis缓存热点数据，Kafka处理异步事件，如用户阅读行为日志的收集。前端可使用Vue或React构建响应式界面，但本文重点聚焦于Java后端逻辑与推荐机制的设计实现。首先，我们需要设计合理的数据库模型。核心表包括users（用户）、news（新闻）、categories（分类）、subscriptions（订阅关系）以及user_actions（用户行为记录）。其中，user_actions表尤为关键，用于存储用户的浏览、点赞、收藏、分享等行为，为后续推荐提供数据支撑。新闻内容通过定时任务从RSS源或第三方API抓取，经清洗和结构化后入库。为了提升检索效率，我们引入Elasticsearch作为全文搜索引擎，支持关键词高亮、模糊匹...
2025年11月28日
35 阅读
0 评论
2025-07-02

推荐系统：个性化服务的艺术与科学
推荐系统：个性化服务的艺术与科学
一、推荐系统的定义与重要性定义：推荐系统是一种利用用户的历史行为、偏好、以及社交关系等信息，结合机器学习、数据挖掘等技术，自动向用户推荐其可能感兴趣或需要的项目（如商品、文章、视频等）的智能系统。重要性：在提升用户体验、增加用户粘性、促进商品销售、优化内容分发等方面具有不可估量的价值。通过精准的个性化推荐，平台能够更好地满足用户需求，同时实现商业价值的最大化。二、基本原理与关键技术1. 协同过滤（Collaborative Filtering）：分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤。前者通过找到与目标用户相似兴趣的其他用户，并基于这些相似用户的喜好来推荐内容；后者则通过分析物品之间的相似性来推荐相关内容。协同过滤是推荐系统中应用最广泛的技术之一。2. 内容过滤（Content-Based Filtering）：根据物品的内容特征（如文本、图像等）和用户的兴趣模型来推荐内容。这种方法侧重于物品间的直接内容匹配，适用于内容较为丰富且易于提取特征的场景。3. 混合方法（Hybrid Methods）：结合上述两种或多种方法，以弥补单一方法的不足，提高推荐的准确性和多样性。例如，可...
2025年07月02日
114 阅读
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悠悠楠杉
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92 评论量

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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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