SpringBoot+Vue 新闻推荐系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我SpringBoot+Vue 新闻推荐系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】（可提供说明文档（通过*AIGC*）

QQ2439197

830人浏览 · 2026-01-09 09:29:30

QQ2439197 · 2026-01-09 09:29:30 发布

系统架构设计### 摘要

随着互联网技术的快速发展，新闻资讯的传播方式发生了巨大变革，传统的新闻阅读模式已无法满足用户个性化需求。新闻推荐系统通过分析用户行为数据，结合智能算法实现精准推荐，成为提升用户体验的关键技术。当前，新闻平台面临信息过载、推荐准确性不足等问题，亟需一种高效、智能的解决方案。本系统基于SpringBoot和Vue技术栈，构建了一个具备用户行为分析、新闻分类管理和个性化推荐功能的平台，旨在优化新闻分发效率，提升用户满意度。关键词：新闻推荐系统、个性化推荐、SpringBoot、Vue、用户行为分析。

本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现RESTful API，提供用户管理、新闻分类、推荐算法等功能；前端使用Vue.js框架构建动态交互界面，支持新闻浏览、收藏、评论等操作。系统整合协同过滤算法和内容推荐算法，结合用户历史行为数据生成个性化推荐列表。数据库采用MySQL存储用户信息、新闻数据和交互记录，并通过定时任务更新推荐结果。系统具备高扩展性和可维护性，为新闻推荐领域的研究和实践提供了参考方案。关键词：协同过滤、内容推荐、MySQL、RESTful API、定时任务。

数据表

用户信息数据表

用户注册及登录时生成的基础信息通过表单提交存储，用户ID是该表的主键，记录用户核心属性及状态信息，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	描述
user_id	BIGINT	用户唯一标识（主键）
username	VARCHAR(50)	用户名（唯一）
password_hash	VARCHAR(100)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	用户邮箱（唯一）
register_time	DATETIME	注册时间（自动生成）
last_login	DATETIME	最后登录时间
status	TINYINT	账户状态（0-正常，1-冻结）

新闻数据表

新闻内容编辑过程中创建时间是通过函数自动获取，新闻ID是该表的主键，存储新闻基本属性及分类信息，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	描述
news_id	BIGINT	新闻唯一标识（主键）
title	VARCHAR(200)	新闻标题
content	TEXT	新闻正文内容
category_code	VARCHAR(20)	新闻分类编码
publish_time	DATETIME	发布时间（自动生成）
view_count	INT	浏览次数
is_top	TINYINT	是否置顶（0-否，1-是）

用户行为数据表

用户浏览或互动时生成的行为数据通过日志记录，行为ID是该表的主键，存储用户与新闻的交互记录，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	描述
behavior_id	BIGINT	行为记录ID（主键）
user_id	BIGINT	关联用户ID
news_id	BIGINT	关联新闻ID
action_type	VARCHAR(20)	行为类型（浏览/收藏/点赞）
action_time	DATETIME	行为时间（自动生成）
duration	INT	浏览时长（秒）

SpringBoot任务分发管理系统采用分层架构设计，主要包含以下模块：

核心模块划分

任务管理模块：负责任务的创建、分配、状态追踪
权限控制模块：基于RBAC模型的权限管理系统
工作流引擎：使用Activiti或Flowable实现任务流转
消息通知模块：集成邮件/站内信通知机制
统计报表模块：提供任务完成情况的数据可视化

技术栈选型

后端技术

框架：SpringBoot 2.7.x + Spring Security
工作流：Activiti 7.0（或Flowable 6.0）
持久层：Spring Data JPA + QueryDSL
缓存：Redis 6.x
消息队列：RabbitMQ 3.9

前端技术

Vue 3.x + Element Plus
ECharts 5.0 数据可视化
Axios HTTP客户端

数据库设计

主要实体关系

CREATE TABLE sys_user (
  user_id BIGINT PRIMARY KEY,
  dept_id BIGINT,
  username VARCHAR(50) UNIQUE,
  password VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE sys_task (
  task_id BIGINT PRIMARY KEY,
  creator_id BIGINT,
  assignee_id BIGINT,
  task_name VARCHAR(255),
  status TINYINT DEFAULT 0,
  deadline DATETIME
);

CREATE TABLE task_approval_flow (
  flow_id BIGINT PRIMARY KEY,
  task_id BIGINT,
  approver_id BIGINT,
  approval_result TINYINT
);

关键功能实现

任务分配算法

public List<Task> distributeTasks(List<User> users, List<Task> tasks) {
    return tasks.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Task::getPriority).reversed())
        .map(task -> {
            User assignee = users.stream()
                .min(Comparator.comparingInt(u -> 
                    u.getCurrentWorkload() + u.getSkillGap(task.getSkillRequirements()))
                ).get();
            task.setAssignee(assignee);
            assignee.increaseWorkload();
            return task;
        }).collect(Collectors.toList());
}

工作流配置示例

<process id="taskApproval" name="Task Approval Process">
    <startEvent id="start"/>
    <userTask id="submitTask" name="Submit Task"/>
    <sequenceFlow sourceRef="start" targetRef="submitTask"/>
    
    <userTask id="leaderApprove" name="Leader Approval">
        <potentialOwner>
            <resourceAssignmentExpression>
                <formalExpression>role:leader</formalExpression>
            </resourceAssignmentExpression>
        </potentialOwner>
    </userTask>
    <sequenceFlow sourceRef="submitTask" targetRef="leaderApprove"/>
</process>