基于协同过滤算法的智能新闻推荐系统的设计与实现（Java语言SpringBoot和SSM框架实现基于用户、基于物品的协同过滤推荐算法）实现了UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法。 实现协同过滤算法新闻推荐系统，使用基于用户、物品的协同过滤推荐算法进行实时计算更新新闻推荐，新用户同时还使用了基于用户喜好标签进行热点混合推荐，通过python爬虫爬取环球日报新闻实现更新新闻实时计算推荐。

基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统，使用了基于用户的协同过滤推荐算法，根据评分数据计算推荐，同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐，及将两种推荐结果全部输出，解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。