# dawn-back-end

**Repository Path**: hq-li/dawn-back-end

## Basic Information

- **Project Name**: dawn-back-end
- **Description**: dawn论坛项目的后端部分
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-02-11
- **Last Updated**: 2024-04-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 知识社区

## 介绍
“知识社区”是一款由个人独立编写的单体架构的论坛项目，分为 Web  前台和后台管理两部分，主要功能有个性化文章推荐、文章多级评论、站内私聊等。

注意：这里仅有项目后端代码，前端代码：[https://gitee.com/hq-li/dawn-front-end](https://gitee.com/hq-li/dawn-front-end)

## 项目截图
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## 架构设计
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1711950046223006900/c23545c0_13745148.png "屏幕截图")


## 技术选型
前端：Vite + Vue3 + Axios + Pinia + Vue Router + wangEditor + Element Plus
后端：JDK1.8 + Spring + SpringMVC + MyBatis + SpringBoot + MySql + Redis + WebSocket + 阿里云对象存储OSS

## 角色权限管理
角色权限管理采用 RBAC 继承模型
暂时仅分为4个角色：
1.管理员（拥有但不限于审核员的所有权限）
2.审核员（拥有但不限于用户的所有权限）
3.用户（拥有但不限于游客的所有权限）
4.游客
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1711950494328000155/3676afb7_13745148.png "屏幕截图")

## 功能模块
### 后台
#### 分类管理
对文章分类进行新增、编辑和删除操作，此外还可选择是否将分类进行折叠
#### 文章管理
对文章进行条件分页查询、删除、详情预览、下架操作，此外还可选择是否将文章封面图片置于轮播图展示
#### 用户管理
对用户进行条件分页查询、删除、修改用户角色（改变权限）、启用或禁用用户账户
#### 评论管理
对评论进行条件分页查询、删除、详情预览
#### 文章审核
对用户发布的文章进行审核，若拒绝通过，需要说明拒绝理由
##### 审核流程介绍
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1711950979261766915/d4401022_13745148.png "屏幕截图")
#### 审核历史
对已审核的文章进行条件分页查询、历史详情预览
### 前台
#### 登录注册
注册登录之后会解锁用户的相关权限，此外，通过 JWT + Redis 实现限制同一账户登录自定义人数功能
登录流程如下：
![输入图片说明](image/image12.png)
#### 文章模块
用户可发布文章，并对个人文章进行修改、重新发布、删除操作
##### 文章排序
采用了 基于热度的排序算法 + 内容过滤算法 进行排序；
注意：用户刚注册时，由于没有历史交互数据，使用的是基于热度的排序算法，随着历史交互数据的增加，将结合内容过滤算法，进行个性化推荐
###### 排序算法
对于游客：采用基于热度的排序算法
对于用户：采用基于热度的排序算法 + 内容过滤算法（实现个性化推荐）

**基于热度的排序算法** 

热度算法：Score = ( S0(Type) + S(Users) ) / T(Time)；
1. 初始热度S0：
按照类别给予不同的初始热度，让用户关注度高的类别获得更高的初始热度分，从而获得更多的曝光
分类表增加初始热度系数cloutFactor, 用于每个分类的初始热度计算： S0(Type) = S0 * cloutFactor
2. 用户行为分S(Users)：
S(Users) = (1*Browse + 5*like + 5*collection + 10*comment)/DAU * N(固定数）
DAU（日活跃用户数）: 每天阅读的用户数
N(固定数）：用户行为系数（该系数越大，用户行为对热度的影响越大，一般估计一下用户规模即可确定该值）
3. 热度随时间的衰减
T(Time) = e ^ (k*(T1 - T0)) 其中T0是发布时间，T1是当前时间；
k:时间衰减指数系数
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905091

**内容过滤算法** 

对用户的历史交互行为（浏览、点赞和收藏等）进行分析，计算出用户对不同分类的偏好程度，从而按比例增加偏好分类下文章的初始分，实现个性化推荐
#### 点赞模块
可对文章或评论进行点赞或取消点赞操作；
#### 收藏模块
可对文章进行收藏或取消收藏操作；
#### 评论模块
用户可对文章、评论进行评论
##### 评论排序
评论暂时仅考虑基于热度的排序算法；
#### 站内私聊
用户可在文章下方评论区与其他用户进行私聊，聊天记录将被保存
#### 个人空间
可以查询个人已发布、待审核、草稿状态的文章，以及点赞、收藏的文章
#### 个人设置
可对个人信息进行设置，包括基本信息、头像设置、密码重置
#### 文件上传
通用功能，用于将图片文件上传到 阿里云OSS 进行远程存储

### 待优化功能
#### 文章浏览
**基于热度的推荐算法** ：初始热度S0还可以考虑，对于重大事件的报道，如何让它入库时就有更高的热度，可以采用热词匹配的方式
即对大型新闻站点的头条，Twitter热点，竞品的头条做监控和扒取，并将这批新闻的关键词维护到热词库并保持更新；每条新闻入库的时候，让新闻的关键词去匹配热词库，匹配度越高，就有越高的初始热度分。
这样处理后，重大事件发生时，Twitter和门户网站的争相报道会导致热词集中化，所有匹配到这些热词的新闻，即报道同样事件的新闻，会获得很高的初始热度分。

**内容过滤算法** ：可以通过提取文章关键字，作为文章的标签，从而对用户进行更加精准的推荐
#### 评论浏览
可以增加考虑对不同角色的评论赋予不同的用于排序的分值，比如有重大影响力的公众人物或作者等应该极大增加分值，因为用户更希望能看到这些人的评论