研究目标聚焦于协同过滤算法在构建个性化新闻推荐系统中的应用。该系统通过分析用户在网站内的操作记录，为用户提供可能感兴趣的新闻内容，同时实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻评论和回复、评论管理等功能。研究方法包括新闻内容采集，通过新闻爬虫自动提取关键字用于新闻推荐。其次，通过训练用户画像模型，分析用户的操作历史，生成可预测用户偏好的兴趣模型，形成系统自定义的表示用户近期兴趣指标的数据集。最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到关联内容的权重排序集合结果，推荐具有相似关联内容的新闻给用户。研究结论显示系统已基本实现了个性化推荐新闻的功能，发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有功能正常，暂无验证缺陷，系统包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等功能均能正常运行。