基于内容的新闻推荐系统 实现功能 （1）前台功能模块 前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻 封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜 索感兴趣的新闻。 （2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行 菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个 详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清 单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻 的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法 基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

基于Ｓｐａｒｋ框架的新闻推荐系统的设计与实现

一、技术说明 Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、 二、项目介绍 1. 前台页面模块及用户功能：分为游客登录与用户登录两种登录状态，已登录用户可以查看首页、推荐页、热点新闻、个人中心，未登录访客只能可以看到首页、热点新闻。已登录用户包含的具体功能有：注册、登录、注销、信息修改、密码修改、新闻评论、新闻浏览记录查看、热点推荐查看、个性化推荐新闻查看等功能。未登录用户包含的具体功能有：注册、登录、首页中热点新闻推荐查看等功能。 2. 后台数据管理模块：管理员可登录后台管理系统，具体功能有：用户管理、新闻管理、评论管理、浏览记录管理等。 3. 数据获取模块：利用python网络爬虫，抓取相关新闻网站的新闻资源，包括新闻标题、发布时间、发布内容等。然后使用JieBa库进行中文分词、计算分词的TF-IDF值，得到相应关键字写入数据库中。 4. 新闻推荐模块：用户在注册时需要选择标签，计算新闻关键词与用户选择标签的相似度，相似度高者推荐给用户。显示在推荐页面内供用户浏览。 5、新闻进行评论后，没有提示，直接刷新页面即可展示。

NewsRecommend 一个简单的新闻推荐系统，使用了spring+springmvc+mybatis

新闻个性化推荐系统项目，本项目以python作为主要语言，涉及到爬虫技术、jieba分词、算法在项目里用了协同过滤和TF-IDF。 代码流程： 首先我们从main()看起。 1.首先Get_day_data.TransforData(i)函数，找到最后一次浏览的是第i天的新闻的用户行为，存放在test/train_lastday_set目录下。 2.Get_day_data.TransforDataset(i)函数，区分每一天的新闻，存放在test/train_date_set1目录下 3.Get_keywords.Get_keywords(i)函数，调用jieba库，挑出每一天最火的分层，存放在test/key_words下 4.Get_keynews.Get_keynews(i)函数，通过每一个用户最后一次浏览的新闻，

【计算机课程设计】新闻推荐系统设计与实现,通过处理之后进行数据库存储，并使用Flask框架将数据展示在web端，方便用户进行访问和评论， 本资源适合毕设，课设，算法使用协同过滤，使用前请务必查看说明文档

基于深度学习开发一个个性化新闻推荐系统，主要内容有： 1. 深入学习推荐系统及深度学习相关理论与技术，熟悉开发环境及工具。 2. 对系统进行分析与设计，要求实现以下功能：（1）编写爬虫脚本或通过其他方式采集新闻推荐相关数据，经预处理后选择适当存储方式保存。（2）系统具有用户和管理员两种角色，主要功能包括新闻浏览与搜索、新闻管理、用户管理等，并能够实现根据用户信息，采用深度学习方法向用户推荐可能感兴趣的新闻。 技术：采用Python flask框架、神经网络技术完成系统开发。

python推荐系统合集含10套源码（探探项目、自动车牌推荐系统、网易云音乐推荐系统、电影推荐系统、商品top50推荐系统、基于知识图谱的推荐功能系统、新闻推荐系统采集自今日头条 ）.zip

本本章上关于主题模型在个性化新闻推荐系统上的应用，以推测读者意图，来依据个性化进行新闻推荐

基于移动端的新闻推荐系统。