企业级新闻推荐系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】
摘要
随着互联网技术的快速发展，新闻信息呈现爆炸式增长，用户在面对海量新闻内容时往往难以高效获取感兴趣的信息。传统的新闻推荐方式主要依赖人工编辑或简单的关键词匹配，难以满足用户个性化需求，导致信息过载和用户体验下降。企业级新闻推荐系统的出现为解决这一问题提供了有效途径，通过智能算法分析用户行为偏好，实现精准推荐，提升用户粘性和平台价值。本系统结合现代技术栈，构建了一套高效、可扩展的新闻推荐管理系统，旨在为企业提供智能化新闻分发解决方案。关键词：新闻推荐、个性化推荐、信息过载、用户体验、企业级系统。
本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库，实现了新闻内容的分类、推荐、管理和用户行为分析等功能。前端使用Vue框架构建响应式界面，后端通过SpringBoot提供RESTful API支持，MyBatis作为持久层框架实现高效数据操作。系统核心功能包括用户画像分析、协同过滤推荐、热门新闻排序以及管理员后台管理模块。通过实时采集用户点击、浏览、收藏等行为数据，系统动态调整推荐策略，确保推荐结果的准确性和时效性。关键词：SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL、协同过滤、用户画像、RESTful API。
数据表
新闻信息数据表
新闻内容编辑过程中，创建时间是通过函数自动获取的，新闻ID是该表的主键，存储新闻的基本属性及相关内容，结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| news_id | BIGINT | 新闻唯一标识（主键） |
| news_title | VARCHAR(255) | 新闻标题 |
| news_content | TEXT | 新闻正文内容 |
| news_category | VARCHAR(50) | 新闻分类（如科技、体育） |
| news_publish_time | DATETIME | 新闻发布时间 |
| news_author | VARCHAR(100) | 新闻作者 |
| news_click_count | INT | 新闻点击量 |
| news_status | TINYINT | 新闻状态（0未发布，1已发布） |
用户行为数据表
用户行为数据表记录用户的浏览、点击、收藏等操作，行为ID为主键，用于分析用户偏好，结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录ID（主键） |
| user_id | BIGINT | 用户ID |
| news_id | BIGINT | 关联的新闻ID |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览、收藏等） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| behavior_duration | INT | 行为持续时间（秒） |
用户画像数据表
用户画像数据表存储用户的基本信息和兴趣标签，用户ID为主键，用于个性化推荐，结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| profile_id | BIGINT | 画像ID（主键） |
| user_id | BIGINT | 关联的用户ID |
| user_age | INT | 用户年龄 |
| user_gender | VARCHAR(10) | 用户性别 |
| user_interests | TEXT | 用户兴趣标签（JSON格式） |
| last_update_time | DATETIME | 最后更新时间 |
博主介绍：
👨🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇； ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项，GitHub 开源仓库 star
5k+。
系统介绍：
开源免费分享企业级新闻推荐系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名
项目案例参考：
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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