1、立项原因，旨在解决什么产品问题
在传统的内容平台中，用户往往需要花费大量时间主动寻找感兴趣的文章，信息获取效率低下，且容易陷入信息茧房或信息过载的困境。本项目旨在开发一个智能文章推荐系统，通过记录用户的浏览历史、停留时长、点赞、收藏、评论等交互行为，并运用人工智能算法进行分析与学习，从而为用户精准推荐其可能感兴趣的内容。该系统将有效解决“内容与用户匹配效率低”、“个性化推荐能力弱”、“用户粘性不足”等核心产品问题，提升用户体验与平台活跃度。
2、行业场景，业务背景
随着信息内容的爆发式增长，用户对内容获取的效率和个性化需求日益增强。在新闻资讯、知识社区、在线教育、电商内容化等多个行业场景中，如何将合适的内容在合适的时机推送给合适的用户，已成为提升平台价值与竞争力的关键。当前市场上虽已有部分推荐系统应用，但多数仍依赖规则或简单协同过滤，对于多行为、长周期的用户意图理解能力有限。本项目基于AI算法实现动态、精准、可解释的推荐，适用于内容平台、媒体机构、社区论坛等多样业务场景，具有广泛的市场需求与应用前景。
本项目是一个集内容创作、管理与智能分发于一体的综合性文章平台，旨在通过人工智能技术提升内容与用户的连接效率。平台主要包含以下具体功能模块：用户身份认证模块、文章内容管理模块、用户行为数据采集模块以及智能推荐引擎模块。
1. 项目主要功能模块
用户身份认证模块：实现用户的注册与登录功能，确保平台账户体系的安全性与独立性，为个性化服务提供基础。
文章内容管理模块：为核心功能，支持文章的创建（书写与提交）、编辑、删除、查询与浏览，是平台内容生态的基石。
用户行为数据采集模块：在用户授权前提下，自动化且隐式地记录用户的浏览历史、文章交互记录（如点赞、评论、收藏）等关键行为数据。
智能推荐引擎模块：作为系统的核心价值，基于采集到的用户行为数据，运用人工智能算法进行深度分析与学习，从而在首页等关键位置为每位用户生成并展示高度个性化的文章推荐列表。
2. 项目的主要功能描述
本项目的主要功能是构建一个完整的内容闭环。用户首先通过注册登录进入系统，随后可以创作并提交自己的文章，也可以浏览、查询平台上的其他内容。系统后台会持续记录用户在平台上的所有交互行为，形成丰富的用户画像数据。最终，智能推荐系统将处理这些数据，动态地为用户推荐其最可能感兴趣的文章，极大地减少了用户的信息搜寻成本，提升了内容发现的效率和阅读体验，从而增强了用户粘性与平台活跃度。
1. 我负责的任务
后端：使用Spring Boot开发用户、文章及行为数据采集的API。
前端：基于Vue3和Element-Plus开发用户界面。
算法：利用DL4J实现智能推荐模型。
2. 技术栈、亮点与难点
技术栈：Spring Boot, Vue3, Element-Plus, MySQL, DL4J。
实现亮点：
智能推荐核心： 项目的核心亮点在于成功集成了基于DL4J的深度神经网络模型，实现了超越传统协同过滤算法的个性化文章推荐，能够更精准地捕捉用户的潜在兴趣，显著提升了平台的智能化水平和用户粘性。
前后端分离架构： 采用清晰的前后端分离架构，使得前后端可以并行开发，并通过API进行解耦，提升了开发效率和系统的可维护性、可扩展性。
实现难点：
模型训练与调优： 最大的难点在于推荐模型的训练。这包括如何设计和构建适用于用户-文章交互数据的神经网络结构，以及如何进行持续的特征工程、模型参数调优（如学习率、层数、激活函数等），以在准确率和性能之间取得平衡。
数据处理管道： 将MySQL中原始的用户行为日志数据，经过清洗、转换和特征提取，构建成符合DL4J模型训练要求的格式，这一数据预处理管道的构建也颇具挑战性。
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