计算机毕业设计选题推荐:基于spring boot的智能阅读推荐系统、毕业设计选题、计算机毕设、选题推荐、毕设指导、项目定制、源码、高质量项目

作者计算机编程小咖个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录智能阅读推荐系统介绍智能阅读推荐系统演示视频智能阅读推荐系统演示图片智能阅读推荐系统代码展示智能阅读推荐系统文档展示智能阅读推荐系统介绍本系统名为《基于Spring Boot的智能阅读推荐系统》是一套面向阅读平台场景的综合性管理系统后端采用Spring Boot整合Spring、SpringMVC与MyBatis框架进行业务逻辑搭建前端使用Vue配合ElementUI与HTML完成页面交互数据库选用MySQL整体架构为B/S模式开发工具可选用IDEA。系统围绕阅读推荐这一核心场景设置了系统首页、用户管理、小说信息管理、小说分类管理、敏感词管理、论坛分类管理、举报记录管理、留言反馈、社区交流、系统管理、公告资讯、公告资讯分类、关于我们、智能问答、系统简介、系统日志、轮播图管理、个人中心以及修改密码等功能模块。用户可以在社区交流中分享阅读感受通过留言反馈提交意见借助智能问答快速获取帮助管理员则能对小说信息、分类、敏感词、举报记录与公告资讯进行统一维护系统日志与轮播图管理进一步保障了平台的可控性与展示效果。整套系统在Spring Boot的支撑下把阅读推荐、内容管理与社区互动串在一起适合作为计算机专业毕业设计的实践项目也能为后续同类阅读平台的设计提供参考。智能阅读推荐系统演示视频项目演示视频智能阅读推荐系统演示图片智能阅读推荐系统代码展示// 核心功能一智能问答业务处理publicStringintelligentAnswer(StringuserQuestion){SparkSessionsparkSparkSession.builder().appName(SmartReadingRecommend).master(local[*]).getOrCreate();DatasetRowqaDatasetspark.read().option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/reading/qa_data.csv);qaDataset.createOrReplaceTempView(qa_table);StringcleanedQuestionuserQuestion.trim().toLowerCase().replaceAll([^\\u4e00-\\u9fa5a-z0-9],);DatasetRowmatchedRowsspark.sql(SELECT question, answer FROM qa_table WHERE question LIKE %cleanedQuestion%);ListRowresultListmatchedRows.collectAsList();if(resultList.isEmpty()){ListRowhotListspark.sql(SELECT question, answer FROM qa_table ORDER BY frequency DESC LIMIT 1).collectAsList();if(!hotList.isEmpty()){return未找到完全匹配问题推荐热门问答hotList.get(0).getString(1);}return暂时没有找到相关答案请换个说法再问一次。;}RowbestRowresultList.get(0);StringanswerbestRow.getString(1);spark.sql(INSERT INTO qa_table VALUES(cleanedQuestion, answer, 1));spark.stop();returnanswer;}// 核心功能二小说信息管理与推荐处理publicListNovelrecommendNovels(LonguserId,Stringcategory){SparkSessionsparkSparkSession.builder().appName(NovelRecommend).master(local[*]).getOrCreate();DatasetRownovelDatasetspark.read().option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/reading/novel_data.csv);novelDataset.createOrReplaceTempView(novel_table);DatasetRowuserDatasetspark.read().option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/reading/user_behavior.csv);userDataset.createOrReplaceTempView(user_table);StringsqlSELECT n.novel_id, n.novel_name, n.author, n.category, n.score FROM novel_table n JOIN user_table u ON n.category u.preferred_category WHERE u.user_id userId AND n.category category ORDER BY n.score DESC LIMIT 10;DatasetRowrecommendRowsspark.sql(sql);ListRowrowsrecommendRows.collectAsList();ListNovelnovelListnewArrayList();for(Rowrow:rows){NovelnovelnewNovel();novel.setNovelId(row.getLong(0));novel.setNovelName(row.getString(1));novel.setAuthor(row.getString(2));novel.setCategory(row.getString(3));novel.setScore(row.getDouble(4));novelList.add(novel);}spark.stop();returnnovelList;}// 核心功能三敏感词管理与举报记录处理publicStringhandleReportAndSensitiveWord(LongreportId,Stringcontent){SparkSessionsparkSparkSession.builder().appName(SensitiveCheck).master(local[*]).getOrCreate();DatasetRowsensitiveDatasetspark.read().option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/reading/sensitive_words.csv);sensitiveDataset.createOrReplaceTempView(sensitive_table);ListRowsensitiveRowsspark.sql(SELECT word FROM sensitive_table).collectAsList();booleanhasSensitivefalse;StringmatchedWord;for(Rowrow:sensitiveRows){Stringwordrow.getString(0);if(content.contains(word)){hasSensitivetrue;matchedWordword;break;}}if(hasSensitive){spark.sql(INSERT INTO report_table VALUES(reportId, content, 敏感词matchedWord, 待处理));spark.stop();return举报内容包含敏感词【matchedWord】已记录并转交管理员处理。;}spark.sql(INSERT INTO report_table VALUES(reportId, content, 正常内容, 已通过));spark.stop();return举报内容未发现敏感词已标记为正常内容。;}智能阅读推荐系统文档展示作者计算机编程小咖个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目