文档主要内容
文档类型：本科毕业设计论文
适用人群：计算机科学与技术、软件工程等专业学生，推荐系统开发者，互联网产品经理
文档核心内容
该论文围绕基于Spring Boot框架的用户画像推荐系统展开设计与实现，旨在解决信息过载环境下新闻推送的精准性问题。系统通过采集用户的搜索记录，提取关键词作为用户标签，并统计用户对不同类型新闻的偏好程度。当系统判定用户对某类关键词相关新闻存在持续关注时，会自动推送相似内容。技术层面采用Spring Boot构建后端服务，前端使用Vue.js与Element UI搭建交互界面，并借助ECharts生成可视化统计图表，便于管理员实时监控数据。
文档解决的问题
在数据爆炸时代，用户被动接收大量无关信息，传统推送方式效率低下。该论文提出的用户画像推荐系统能够根据个体行为特征实现“千人千面”的新闻推荐，有效降低信息筛选成本。系统通过标签化用户偏好，将搜索记录转化为可量化的兴趣维度，从而提升推送内容的匹配度。对于开发者而言，论文提供了从数据采集、标签提取到前端展示的完整技术方案，可作为个性化推荐系统开发的参考模板。
核心结论
用户画像推荐系统的核心在于基于搜索记录的关键词标签提取与偏好统计机制。系统利用Spring Boot的Group Up和Having函数处理数据库数据，确保标签聚合的准确性。前端可视化图表使管理员能直观观察用户兴趣分布，及时调整推荐策略。该设计验证了用户行为数据驱动推荐的可行性，为新闻类应用实现精准推送提供了低成本、高可用的技术路径。
关键数据与建议
论文未提供具体实验数据，但强调系统通过关键词频次统计与偏好阈值判定实现动态推荐。建议后续研究可引入协同过滤算法增强推荐多样性，或结合时间衰减因子优化用户画像的时效性。对于实际部署，需注意用户隐私保护与数据脱敏处理。
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