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。

2018-7-2 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统