26年CH数据科学与大数据基于Spark的新闻类用户行为协同过滤推荐系统设计与实现-终稿全日制(14746字).docx

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I摘要随着互联网媒体的快速发展，新闻资讯呈现爆炸式增长，用户面临着“信息过载”的难题，传统的人工推荐、热门排序等方式已无法满足用户个性化的阅读需求。针对这一痛点，设计并实现了一套基于 Spark 的新闻类用户行为协同过滤推荐系统。该系统以用户新闻浏览、点赞、评论等行为数据为核心，依托 Spark 框架的大数据处理能力，构建高效的协同过滤推荐模型，同时搭建了数据可视化面板与阅读量预测模块，实现新闻数据的多维度展示与潜在热度预判。系统通过对用户行为数据的挖掘与分析，精准挖掘用户的阅读偏好，为用户推送个性化新闻内容，有效解决信息匹配低效的问...

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