基于协同过滤算法的新闻推荐系统设计与实现论文

该论文的系统实现主要分为管理员模块和用户模块两部分。管理员模块包括登录功能、用户管理、新闻管理、评论管理等功能，管理员可以通过登录功能进行身份验证，管理用户、新闻和评论等信息。用户模块包括前台首页、用户注册功能、我的评论功能、新闻信息查看、评论等功能，用户可以通过注册功能进行注册并登录，查看新闻、评论和发表自己的评论等。系统实现基于协同过滤算法，通过对用户历史行为和兴趣进行分析，推荐相似的新闻给用户，提高用户体验。该系统实现了管理员和用户之间的交互，提供了丰富的功能，能够有效地帮助管理员管理新闻和评论，同时为用户提供了个性化的新闻推荐服务。总之，该系统实现了基于协同过滤算法的新闻推荐系统，具有一定的实用性和推广价值。