智能阅读推荐系统【Java项目、Java实战、Java毕设、springboot实战项目、vue项目、Java毕设必备、Java最新毕业设计项目】

💖💖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

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智能阅读推荐系统介绍

本《智能阅读推荐系统》是一个采用B/S架构，综合运用Java与Python双语言技术栈开发的现代化Web应用；其后端核心同时支持基于Java的Spring Boot（整合Spring+SpringMVC+Mybatis）框架与基于Python的Django框架，分别构建了高效稳定的业务逻辑处理层；前端则统一使用Vue.js框架配合ElementUI组件库，构建了美观且用户友好的交互界面；系统以MySQL关系型数据库进行数据持久化，实现了包括用户管理、小说信息与分类管理、敏感词过滤、社区交流（含论坛分类、举报记录与留言反馈）、公告资讯发布、系统日志监控以及轮播图管理等核心功能模块，其创新点在于集成了“智能问答”与“智能推荐”模块，能够根据用户的历史阅读行为与偏好提供个性化的内容推荐与交互式问答服务，旨在为用户打造一个集阅读、交流与管理于一体的智能化综合性平台，充分体现了当代Web开发的主流技术与设计理念

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智能阅读推荐系统代码展示

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
val spark = SparkSession.builder().appName("SmartReadRecommendation").master("local[*]").getOrCreate()
import spark.implicits._
def generatePersonalizedRecommendations(userId: Int): DataFrame = {
val readingHistoryDF = spark.table("tbl_reading_history").filter($"user_id" === userId)
val ratingData = readingHistoryDF.select($"user_id", $"novel_id", $"read_duration".as("rating"))
val Array(training, test) = ratingData.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
val als = new ALS().setMaxIter(10).setRegParam(0.01).setUserCol("user_id").setItemCol("novel_id").setRatingCol("rating")
val model = als.fit(training)
val userRecommendations = model.recommendForAllUsers(10)
val userSpecificRecs = userRecommendations.filter($"user_id" === userId)
userSpecificRecs.select($"user_id", explode($"recommendations").as("rec")).select($"user_id", $"rec.novel_id".as("recommended_novel_id"), $"rec.rating".as("predicted_rating"))
}
def processSensitiveWordFiltering(content: String): String = {
val sensitiveWordsDF = spark.table("tbl_sensitive_words").select("word").collect().map(_.getString(0))
var filteredContent = content
sensitiveWordsDF.foreach { word =>
if (filteredContent.contains(word)) {
val replacement = "*" * word.length
filteredContent = filteredContent.replaceAll(word, replacement)
}
}
filteredContent
}
def analyzeUserBehaviorForForum(userId: Int): DataFrame = {
val userPostsDF = spark.table("tbl_forum_posts").filter($"user_id" === userId)
val userCommentsDF = spark.table("tbl_forum_comments").filter($"user_id" === userId)
val postCount = userPostsDF.count()
val commentCount = userCommentsDF.count()
val avgPostLength = userPostsDF.select(length($"content").as("len")).select(avg($"len")).first().getDouble(0)
val recentActivity = userPostsDF.union(userCommentsDF).orderBy(desc("create_time")).limit(10)
val behaviorSummary = Seq((userId, postCount, commentCount, avgPostLength)).toDF("user_id", "total_posts", "total_comments", "avg_post_length")
behaviorSummary
}
spark.stop()

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