答案是开发在线新闻分类与推送系统需采用前后端分离架构，后端以spring boot整合mybatis操作mysql，前端用vue实现；系统涵盖新闻管理、多级分类、审核流程、评论互动等核心功能，并通过shiro实现角色权限控制；结合定时任务与websocket实现消息推送，利用协同过滤算法开展个性化推荐，并借助echarts进行数据可视化分析，形成内容分发与用户反馈的闭环。
开发一个在线新闻分类与推送系统，核心在于实现内容的高效管理、智能分发和用户互动。Java生态提供了成熟的框架和技术栈来支撑这类项目，从毕业设计到企业级应用都能找到合适的方案。
系统架构与技术选型
一个稳定可扩展的系统离不开合理的架构设计。主流选择是前后端分离模式，后端用Spring Boot快速搭建服务，集成MyBatis或JPA操作数据库，前端可用Vue或React构建交互界面。数据存储通常选用MySQL，若需全文检索可引入Elasticsearch提升搜索效率。权限控制方面，Shiro或Spring Security能有效管理编辑、审核员、管理员等多角色访问，确保内容安全。
消息推送则依赖定时任务（如Quartz）或实时框架（如WebSocket），结合用户行为分析实现主动触达。整个系统采用MVC分层结构，便于维护和迭代。
核心功能模块实现
系统的实用性体现在功能完整性上。基础模块包括新闻的增删改查、多级分类管理、封面上传、热点标记等。每个新闻条目应包含标题、来源、作者、正文富文本、视频嵌入及发布时间，支持草稿保存与定时发布。
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审核流程不可少，设置编辑提交、审核员审批的流转机制，标注修改意见，保障内容质量。用户端提供分类浏览、关键词搜索、最新/热门排行，并开放评论、点赞、收藏功能增强互动性。后台还需具备轮播图配置、公告发布、系统参数调整等运营能力。
对于学校或企业内部使用场景，可加入部门管理和数据字典，实现更精细的权限分配，甚至精确到按钮级别的控制。
个性化推荐与数据驱动
让系统“聪明”起来的关键是推荐算法。简单的做法是按评分和收藏量做热门推荐；进阶方案则是基于协同过滤，利用用户的历史评分和收藏记录，计算相似度进行混合推荐。当登录用户无足够行为数据时，自动 fallback 到热门内容，解决冷启动问题。
系统可集成爬虫定期抓取外部新闻源，保持内容更新。通过ECharts等工具对阅读量、用户偏好做可视化分析，生成词云、趋势图，帮助运营方洞察热点方向。这些数据反过来又能优化推荐策略，形成闭环。
基本上就这些。
