基于内容推荐算法的IT资讯智能推送系统

随着大数据和互联网技术的快速发展，利用数据挖掘技术实现用户感兴趣的资讯推荐成为很多网站研究的热门话题。通过对基于内容推荐算法的IT资讯智能推送系统的需求进行调查分析，发现作为当前网站资讯发布管理的重要补充，IT资讯智能推送系统对当前网站的信息推广起着强大的提升作用。本文通过实现IT资讯智能推送系统，来更好的帮助网站信息推广人员提升推荐准确率，增加用户的浏览量。

本系统采用JAVA开发技术，使用Spring Boot框架结构，结合广泛使用的MYSQL作为后台存储数据库。利用面向对象的思想，采用业界流行的MVC体系结构即模型-视图-控制器，减少各层之间的耦合，并对未来团队合作开发大型商业应用程序进行实践锻炼。系统主要实现了用户注册登录模块，资讯信息发布模块，资讯信息收藏模块，资讯信息推荐模块，资讯信息浏览模块，留言回复管理模块和用户关注管理模块及系统设置模块等八大模块。

本文通过需求分析、可行性分析、系统总体设计、详细设计和系统开发及测试完成了整个IT资讯智能推送系统。本网站有效的提升了资讯信息推荐效率，拉近了资讯信息和广大用户之间查询手段，更好地提升资讯推荐信息的准确度和活跃度。

基于内容推荐算法的IT资讯智能推送系统是针对网站资讯信息推送管理的不足部分进行设计研发的，核心内容管理主要以智能推送管理为核心，重点解决网站资讯信息不能及时发送到用户，为了有效减少录入信息，采用数据库中保存省份信息、城市信息和市区信息，方便用户选择通过点击鼠标选择，减少手工录入，并妥善解决基于内容推荐算法的IT资讯智能推送系统管理中遇到的困难，为网站资讯管理人员提供简单明了规范的智能推送信息，减少采用手工处理的杂乱和差错，快速准确地向用户推送发布况、收藏信息查询情况和信息关注统计情况，从而做到管理规范，防止出现管理漏洞。

基于内容推荐算法的IT资讯智能推送系统主要面向普通用户和管理员用户，通过调查分析，系统主要的功能需求如下：

1、资讯发布管理：实现用户发布、修改和删除资讯信息及查询

2、资讯收藏管理：实现用户对感兴趣网站资讯信息的收藏及查询

3、用户关注管理：实现用户对感兴趣的作者进行关注和取消关注

4、资讯浏览管理：实现用户对感兴趣的资讯信息浏览及删除

5、资讯推送管理：实现对用户感兴趣的资讯信息进行智能推送

6、留言回复管理：实现用户对资讯信息的留言和回复，加深沟通渠道

7、登录注册管理：实现用户信息的登录和注册

8、系统设置管理：实现网站系统运行信息的设置管理

综上所述，主要存在三种用例图：普通用户用例图和系统管理用户用例图。

普通用户用例图如图3-1：普通用户使用系统主要完成注册、登录、个人信息设置、、资讯发布管理、资讯收藏管理和用户关注管理及资讯浏览管理及留言回复管理。

（1）用户注册模块

用户必须要注册成为网站用户，才可以登记个人信息，并递交个人信息给系统管理人员。

（2）资讯发布模块

普通用户登录系统后，需要发布个人资讯信息，并对个人资讯信息进行管理，以方便管理员用户查看

（3）资讯浏览模块

普通用户的主要目的是查看资讯推送信息，从而对感兴趣的资讯信息进行浏览。

（4）资讯收藏模块

普通用户找到推送的资讯信息后，如果是个人非常感兴趣的资讯信息，就可以进行资讯收藏。

后台管理模块可以划分为用户管理模块、资讯管理模块、病例管理模块，捐赠管理模块和同乘信息管理及系统设置模块。

（1）用户管理模块

实现对注册用户信息添加、修改和删除及查询。

（2）资讯管理模块

实现对用户发布资讯信息添加、修改和删除及查询。

（3）资讯推送管理模块

实现对根据用户浏览、收藏资讯进行资讯推送的功能。

（4）用户登录模块

实现对管理员个人信息的登录验证。

（5）留言管理模块

实现对普通用户信息发布资讯的添加、修改和删除及查询。

（6）系统设置模块

实现对国别省份和市区信息的添加、修改和删除及查询。

目录

摘要I

ABSTRACTII

第1章绪论1

1.1项目背景1

1.2研究现状1

1.3研究思路1

1.4 目的意义2

第2章开发技术3

2.1 JAVA技术3

2.2 MYSQL数据库3

2.3数据库访问技术3

2.4SPRINGBOOT框架4

第3章需求分析5

3.1可行性分析5

3.1.1 经济可行性分析5

3.1.2 技术可行性分析5

3.1.3 操作可行性分析6

3.2功能需求分析6

3.3业务流程分析8

第4章系统设计10

4.1 系统总体设计10

4.1.1系统总体框架图10

4.1.2系统功能结构图10

4.1.3系统简单流程图11

4.1.4数据流图12

4.2 系统详细设计12

4.2.1 资讯发布模块设计13

4.2.2 后台管理模块的总体设计14

4.3数据库的设计15

4.3.1 系统数据库的E-R图15

4.3.2 系统数据库表的设计19

4.4推荐算法的设计22

4.4.1 基于内容推荐算法的设计22

4.4.2 基于协同过滤推荐算法的设计23

第5章系统实现24

5.1 系统实现软硬件环境24

5.1.1 软件环境24

5.1.2 硬件环境24

5.2 系统具体实现24

5.2.1 登录注册模块具体实现24

5.2.2 资讯管理模块具体实现26

5.2.3 资讯智能推送模块具体实现27

第6章系统功能测试28

6.1测试环境29

6.2测试方法29

6.3测试内容29

6.3.1普通用户注册登录测试29

6.3.2资讯信息管理模块测试29

6.3.3资讯智能推送模块测试30

6.4测试总结30

第7章总结与展望30

7.1总结30

7.2展望31

参考文献32

致谢33

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