引言

隨著互聯網信息爆炸式增長，用戶在海量新聞資訊中高效獲取個性化內容的需求日益迫切。本文提出并設計實現了一套基于Vue.js前端框架與SpringBoot后端架構的新聞推薦系統。該系統旨在通過個性化算法，為用戶提供精準、實時的新聞推薦服務，并具備完整的計算機系統服務功能，包括用戶管理、內容管理、推薦引擎及系統監控等模塊。

系統架構與技術選型

系統采用前后端分離的架構模式，以實現高內聚、低耦合的開發目標。

1. 前端技術棧：

• Vue.js：作為漸進式JavaScript框架，以其輕量、高效和組件化開發的優勢，負責構建用戶交互界面。

• Element-UI：基于Vue的桌面端組件庫，提供豐富的UI組件，加速開發并保證界面美觀與一致性。

• Axios：用于處理前端與后端之間的HTTP通信，實現數據的異步請求與響應。

1. 后端技術棧：

• SpringBoot：作為核心后端框架，簡化了Spring應用的初始搭建和開發過程，提供自動配置、內嵌Web服務器等特性，極大提升了開發效率。

• Spring Security：負責系統的安全認證與授權，管理用戶登錄、權限控制等。

• MyBatis-Plus：作為持久層框架，簡化了數據庫操作，提供了強大的CRUD功能。

• Redis：作為緩存數據庫，用于存儲用戶會話、熱點新聞及臨時推薦結果，以提升系統響應速度。

1. 數據存儲：

• MySQL：作為核心關系型數據庫，存儲用戶信息、新聞元數據、用戶行為日志（如點擊、瀏覽時長）等結構化數據。

1. 推薦算法（核心服務）：

• 系統采用混合推薦策略，結合協同過濾（基于用戶行為相似度）與基于內容的推薦（分析新聞關鍵詞、分類）。初期可采用基于物品的協同過濾或標簽匹配，后期可集成更復雜的模型（如矩陣分解、深度學習模型）。算法模塊作為獨立的服務組件，由SpringBoot后端調度。

系統核心功能模塊

1. 用戶服務模塊：

• 實現用戶注冊、登錄、個人信息管理。

• 記錄并分析用戶行為（瀏覽、收藏、點贊、搜索），為推薦算法提供數據基礎。

1. 新聞服務模塊：

• 新聞信息的CRUD管理（后臺管理功能）。

• 新聞分類與標簽化處理。

• 新聞內容爬取或接入接口（可選擴展）。

1. 推薦服務模塊（核心）：

• 實時推薦：根據用戶當前會話行為，即時調整推薦列表。

• 個性化首頁：用戶登錄后，首頁即呈現根據其歷史偏好生成的個性化新聞流。

• 相似新聞推薦：在單條新聞詳情頁，推薦內容相關的新聞。

• 熱門榜單：基于全局點擊熱度生成排行榜，作為冷啟動或補充推薦。

1. 計算機系統服務模塊：

• 系統監控：監控服務器狀態、API響應時間、推薦算法性能指標等。

• 日志管理：集中記錄系統操作日志、錯誤日志，便于問題追蹤與審計。

• 配置管理：動態管理推薦算法參數、系統開關等配置。

• 任務調度：定期執行任務，如更新用戶興趣模型、清理緩存、生成日報等。

系統實現與論文要點

在配套的畢業設計或學術論文中，應重點闡述以下內容：

• 研究背景與意義：分析個性化新聞推薦的市場需求與技術價值。
• 相關技術綜述：對比分析Vue、SpringBoot等技術優勢，以及主流推薦算法的原理與適用場景。
• 系統需求分析：詳細的功能性與非功能性需求。
• 系統設計：包括整體架構圖、數據庫ER圖、核心模塊的類圖或時序圖。
• 系統實現：展示關鍵代碼片段（如Vue組件、SpringBoot控制器、推薦算法核心邏輯），并配以系統界面截圖。
• 系統測試：設計測試用例，對功能、性能（如并發推薦請求響應時間）進行測試與分析。
• 與展望：評估系統優缺點，并提出改進方向，如引入實時流處理（Kafka/Flink）處理用戶行為、集成更先進的深度神經網絡推薦模型等。

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本系統通過Vue.js與SpringBoot的有機結合，構建了一個前后端分離、易于維護和擴展的新聞推薦系統。它不僅實現了基本的新聞瀏覽與個性化推薦功能，還通過完善的計算機系統服務模塊，保證了系統的穩定性、可觀測性與可管理性。該系統設計為計算機相關專業的畢業設計或實踐項目提供了完整的解決方案，其模塊化設計也便于后續進行算法優化和功能增強。