开题-基于SpringBoot的个性化阅读推荐系统.docx

毕业设计

（2023届）

题目基于SpringBoot的个性化阅读推荐系统

学院前沿交叉学院

专业软件工程（云计算、大数据）

年级2020级

学生学号

学生姓名

指导教师

2024年11月15日

毕业设计开题报告

设计题目

基于SpringBoot的个性化阅读推荐系统

选题方向

学生姓名

专业

软件工程

（云计算、大数据）

年级、班级

选题的来源、目的、意义和基本内容

1.选题来源：自选

2.目的：

开发一款基于SpringBoot框架的个性化阅读推荐系统，旨在利用大数据分析和机器学习算法，为用户提供定制化的阅读内容建议，提高用户满意度和黏性。通过分析用户的阅读行为、偏好、兴趣点等数据，系统能智能推送更加贴合个人喜好的文章、新闻、书籍等，使用户能够快速找到感兴趣的内容，节省有哪些信誉好的足球投注网站时间，享受个性化的阅读体验。对于内容提供商而言，通过深入了解用户群体的细分需求，可以有针对性地优化内容生产和推广策略，提高转化率和点击量，实现精细化运营。个性化推荐不仅可以强化用户已有的兴趣领域，还能适当拓宽视野，介绍用户可能感兴趣的新兴话题或观点，促进知识的多元化获取和个人成长。

3.意义：

开发一个基于SpringBoot的个性化阅读推荐系统，其背后蕴含着丰富的理论与实践意义，尤其是在当前信息化时代背景下，这一课题尤为重要。系统能够依据用户的阅读历史、兴趣标签、社交互动等多种数据源，精确识别用户的阅读偏好，实现高度个性化的内容推荐，提升用户满意度和粘性。在海量信息中筛选出高质量、相关性强的内容，帮助用户节省查找时间，提高信息获取效率。通过精准推送吸引用户，增加页面浏览量和停留时间，为广告投放、付费订阅等商业模式创造机会。

4.基本内容：

在信息爆炸的时代，个性化阅读推荐系统成为了提升用户阅读体验和获取信息效率的关键工具REF_Ref24876\r\h[1]。鉴于此，本研究旨在设计并实现一个基于SpringBoot框架的个性化阅读推荐系统。该系统利用大数据分析和机器学习算法，深度挖掘用户的阅读行为、偏好及兴趣点，旨在为用户提供定制化的阅读内容建议，提高用户满意度和黏性。

该项目的主要研究内容包括以下几个方面：

（1）系统架构设计：基于SpringBoot框架，构建系统的后端服务，实现服务的高效、稳定与可扩展性REF_Ref24981\r\h[2]。同时，结合前端技术，打造用户友好的交互界面，确保用户能够便捷地使用系统的各项功能。

（2）用户数据分析与建模：通过收集用户的阅读历史、兴趣标签、社交互动等多种数据源，运用大数据处理技术进行清洗、整合与分析REF_Ref25014\r\h[3]。在此基础上，构建用户画像，精确识别用户的阅读偏好，为后续的内容推荐提供数据支持REF_Ref25040\r\h[4]。

（3）个性化推荐算法研究：深入研究机器学习算法，如协同过滤、基于内容的推荐等，并结合深度学习技术，如神经网络模型等，优化推荐算法REF_Ref25063\r\h[5]。通过算法的不断迭代与优化，实现高度个性化的内容推荐，确保推送的内容与用户兴趣高度匹配。

（4）内容管理与优化：建立内容库，对文章、新闻、书籍等阅读内容进行分类、标签化及质量管理。同时，根据用户的反馈和系统的推荐效果，不断调整和优化内容库，确保推送的内容既符合用户兴趣又具有高质量REF_Ref25105\r\h[6]。

（5）系统测试与评估：对系统进行全面的功能测试、性能测试及安全性测试，确保系统的稳定性和安全性REF_Ref25131\r\h[7]。同时，通过用户调研和数据分析，评估系统的推荐效果和用户满意度，为后续的优化提供方向。

系统功能结构图：

图1.1基于SpringBoot的个性化阅读推荐系统功能结构图

该系统所使用的框架：

Vue框架：基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助开发者高效地开发用户界面REF_Ref24876\r\h[1]。Vue的渐进式框架表示开发者可以由简单组件写起，渐渐搭建出一个复杂的前端平台。

Springboot框架：SpringBoot是一个