作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码
系统展示
【2025最新】基于协同过滤算法+PHP+MySQL的新闻推荐系统。
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摘要
基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统，通过深度挖掘用户历史行为数据，实现新闻内容的个性化推荐。该系统利用PHP的灵活性和高效性，结合协同过滤算法，准确分析用户兴趣偏好，从海量新闻中筛选出符合用户口味的内容。通过智能匹配与排序，提升用户阅读体验，增强用户粘性。该系统不仅解决了信息过载问题，还促进了新闻内容的精准传播，是新闻阅读领域的一次技术创新与应用实践。
研究意义
研究基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统具有重要意义。首先，它满足了用户对个性化新闻内容的需求，提升了新闻阅读的针对性和满意度。其次，通过协同过滤算法的应用，系统能够深入挖掘用户兴趣，实现新闻内容的精准推送，提高了新闻传播的效率和效果。此外，该系统还促进了新闻内容的多样化呈现，丰富了用户的选择空间，有助于培养用户良好的阅读习惯。最后，研究该系统对于推动个性化推荐技术的发展、提升Web应用开发能力等方面也具有积极作用。
研究目的
研究基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统的目的在于开发一个能够精准理解用户需求、提供个性化新闻推荐服务的平台。该系统旨在利用协同过滤算法的强大能力，分析用户历史行为数据，挖掘其潜在兴趣偏好，从而为用户推荐符合其个性化需求的新闻内容。通过提升新闻推荐的准确性和用户满意度，该系统旨在优化用户阅读体验，增强用户粘性，并促进新闻内容的广泛传播和深度消费。同时，研究该系统也是为了探索协同过滤算法在Web应用中的创新应用，推动个性化推荐技术的发展。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 PHP语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
php"><?php // 假设已经通过某种方式获取了当前用户的ID
$currentUserId = 1; // 1. 获取当前用户的新闻评分
function getUserRatings($userId) { // 这里应该是数据库查询，返回该用户对新闻的评分数组 // 示例：[['news_id' => 1, 'rating' => 4], ['news_id' => 2, 'rating' => 3], ...] return []; // 这里返回空数组作为示例
} // 2. 获取与目标用户相似的用户
function findSimilarUsers($userId, $ratings) { // 这里应该是复杂的逻辑，比如计算皮尔逊相关系数等 // 示例：假设我们直接返回一些用户ID作为相似用户 return [2, 3, 4]; // 假设用户2, 3, 4与用户1相似
} // 3. 从相似用户的评分中推荐新闻
function recommendNews($similarUsers) { $recommendedNews = []; foreach ($similarUsers as $userId) { // 获取该用户的评分，但排除当前用户已经评分的新闻 $userRatings = getUserRatings($userId); // ... 这里需要实现排除逻辑 ... // 假设我们直接添加所有新闻到推荐列表（实际中应该基于评分和新颖性来筛选） foreach ($userRatings as $rating) { $newsId = $rating['news_id']; if (!in_array($newsId, $recommendedNews)) { $recommendedNews[] = $newsId; } } } // 实际应用中，你可能还需要根据评分或其他因素对这些新闻进行排序 return $recommendedNews;
} // 使用函数
$userRatings = getUserRatings($currentUserId);
$similarUsers = findSimilarUsers($currentUserId, $userRatings);
$recommendedNews = recommendNews($similarUsers); // 输出推荐结果（示例）
echo "Recommended News IDs: " . implode(', ', $recommendedNews); ?>
总结
本研究旨在开发基于协同过滤算法与PHP的新闻推荐系统，通过精准分析用户行为，实现个性化新闻推送。该系统不仅提升了新闻阅读的针对性和满意度，还促进了新闻内容的精准传播。研究旨在优化用户体验，推动个性化推荐技术发展，并为Web应用开发提供实践案例。系统成功应用将有助于构建更加智能化、人性化的新闻服务平台。
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