前言
总体设计
- 系统整体结构图
- 系统流程图
运行环境
- [Python 环境](#Python 环境)
- node.js前端环境
- MySQL数据库
模块实现
- [1. 数据预处理](#1. 数据预处理)
- [2. 热度值计算](#2. 热度值计算)
- [3. 相似度计算](#3. 相似度计算)
- - 1）新闻分词处理
  - 2）计算相似度
- [4. 新闻统计](#4. 新闻统计)
- [5. API接口开发](#5. API接口开发)
- [6. 前端界面实现](#6. 前端界面实现)
系统测试
- [1. 产生用户行为时的推荐](#1. 产生用户行为时的推荐)
- [2. 用户浏览新闻时的推荐](#2. 用户浏览新闻时的推荐)
- [3. 新用户的冷启动推荐](#3. 新用户的冷启动推荐)
- [4. 新用户自选标签的推荐](#4. 新用户自选标签的推荐)
工程源代码下载
其它资料下载

前言

项目基于中文分词库jieba的技术基础上构建，用于提取新闻文章中的关键词，然后根据这些关键词来获取相关的新闻内容。项目还使用了杰卡德相似系数来计算不同新闻文章之间的相似度。当用户浏览某一篇新闻时，系统能够智能地推荐与该新闻相关的其他新闻。

首先，我们使用jieba分词库对新闻文章进行分词处理，将文章拆分成词语，识别其中的关键词。这些关键词代表了文章的主题和重点内容。

接下来，我们根据提取出的关键词来检索其他新闻文章，寻找包含相似关键词的文章。这可以通过计算不同文章之间的杰卡德相似系数来实现，该系数可以度量两个集合的相似程度。

当用户正在浏览某一篇新闻时，系统会根据该新闻的关键词和内容，推荐与之相关的其他新闻。这种推荐系统可以提供更多深入的信息，帮助用户更好地了解相关主题和事件。

总的来说，这个项目基于jieba的分词技术和杰卡德相似系数的计算，实现了一种智能的新闻推荐系统。这对于新闻阅读者来说，可以提供更丰富的新闻体验，帮助他们更全面地了解感兴趣的主题和新闻事件。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括Python环境、node.js前端环境和MySQL数据库。

Python 环境

本项目需要Python 3.6及以上版本，在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/。其中使用的包为: Django==2.1、PyMySQL==0.9.2、jieba==0.39、xlrd==1.1.0、 gensim==3.6.0。

在命令行窗口输入以下命令并运行，即可下载对应版本的gensim包:

bash 复制代码

pip install gensim==3.6.0

其他包按类似的方式完成安装。

node.js前端环境

前端开发依赖于node.js环境，使用Vue.js框架，node.js对应的版本是10.13，可在node.js官网选择相应系统和版本进行安装，并依据教程完成Vue框架的搭建。下载地址为https://nodejs.org/en/download/。

安装完成后，对npm的全局模块所在路径以及缓存路径，进行环境配置，并创建两个子文件夹node_cache和node_global。

在命令行窗口输入以下命令并运行(记得将路径改为本地的安装路径) :

bash 复制代码

npm config set prefix "D:\program files \nodejs\node_global"

bash 复制代码

npm config set cache "D:\program files\nodejs\node_cache"

单击"我的电脑"→"属性"→"高级系统设置"，进入系统设置界面后，单击"高级"→"环境变量"进入配置界面。

为用户变量path添加node_global文件夹路径。为系统变量添加一个NODE_PATH,将输入node_cache 文件夹的路径。

基于node.js利用npm安装相关依赖，此处建议使用国内的淘宝镜像npm。

安装全局vue-cli脚手架，用于帮助搭建所需要的模板框架，在命令行输入：

bash 复制代码

cnpm install -g vue-cli

安装完成后命令行窗口输入vue (小写)，如命令行窗口显示vue的信息，则表明安装成功，可输入vue-V查看版本。

MySQL数据库

数据存入MySQL数据库，为前端提供内容以及后端的计算提供依据。本项目使用数据库服务器MySQL Community Server (GPL) - 5.6.39，可以前往MySQL选择对应的版本进行下载，官网地址为https://www.mysql.com/downloads/。如node.js中一样，为MySQL配置环境变量，在系统变量中选择path，将MySQL文件下的bin文件路径输入即可。

以管理员身份运行命令行窗口，输入以下命令进入MySQL的bin文件下:

bash 复制代码

cd D:\program files\MySQL\mysql-5.6.39-winx64\bin

输入以下命令(一定是管理员权限，否则会报错)：

bash 复制代码

mysqld - install

启动服务，输入以下命令：

bash 复制代码

net start mysql

服务启动成功之后，进入MySQL数据库，输入以下命令(第一次进入无须密码，后续可进行添加密码) :

bash 复制代码

mysql -u root -P

进入数据库时，无须再输入net start mysql命令，直接在命令行状态进入bin文件夹下，输入mysql -u root -p命令再输入密码即可进入数据库。

模块实现

本项目包括6个模块：数据预处理、热度值计算、相似度计算、新闻统计、API接口开发、前端界面实现，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

数据来自网站的早年新闻，爬取时，源数据仅有新闻题目、正文和发帖时间，为方便计算新闻的热度值，给新闻添加了随机的浏览次数和评论数。

新闻数据的Excel链接https://pan.baidu.com/s/1HRYvHmxIrGT7pmoizRe2cA，提取码: wezi；用SQL语句将处理过的数据导入MySQI数据库。

2. 热度值计算

每个新闻计算一个热度值，为后续的热度榜和为你推荐模块做新闻排序使用。新闻热度、浏览次数和评论次数有着紧密的联系，但是在排除不确定因素下，评论次数提供了更高的权重，同时，随着时间的推移，越旧的新闻热度越下降。热度值=某则新闻被浏览的次数X 0.4+某则新闻被评论的次数X0.5-新闻发布日期和目前日期的时间差(以天为单位) X0.1。

新闻热度值计算对应的函数代码如下:

python 复制代码

def calHotValue(self):
	base_time = datetime.now()
	sql = "select new_id, new_cate_id, new_seenum, new_disnum, new_time from new"
	self.cursor.execute(sql)
	result_list = self.cursor.fetchall()
	result = list()
    for row in result_list:
	    diff=base_time-datetime.strptime(str(row[4].date()),'%Y-%m-%d')
	    hot_value = row[2] * 0.4 + row[3] * 0.5 - diff.days * 0.1
	    result.append((row[0],row[1],hot_value))
    return result

3. 相似度计算

新闻相似度是本项目进行推荐的基础，使用新闻主题词的重合度考量新闻相似度。

1）新闻分词处理

实现思路：使用Python的jieba分词包对每则新闻的标题做分词处理，选用新闻的标题做分词处理是因为新闻题材的特殊性。看一篇新闻的第一-切入点便是新闻标题，标题是整篇新闻的高度概括，当两则新闻的标题重合度越高，新闻本身的内容相似度也就越大。

使用Python的xlrd.open_work()函数加载Excel文件。加载原始数据对应的函数实现为：

python 复制代码

#加载数据
def loadData(self):
	news_dict = dict()
	#使用xlrd加载xlsx格式文件,返回一个table对象
	table = xlrd.open_workbook(self.file).sheets()[0]
	#遍历每一行
	for row in range(1,table.nrows):
		#将每一列返回为一个数组
		line = table.row_values(row, start_colx=0, end_colx=None)
		new_id = int(line[0])
		news_dict.setdefault(new_id,{})       
		news_dict[new_id]["tag"]= line[1]
		news_dict[new_id]["title"] = line[5]
		news_dict[new_id]["content"] = line[-1]
	return news_dict

原始数据加载之后保存在变量news_dict中，在文章标题分词时使用，分词使用的是jieba.analyse.extract_tags()函数。句子中的大量单音节词、标点符号等，在分词时要去掉这些词语或标点符号，实现方法是加载停用词表(本项目中的stop_words.txt文件)进行过滤，提取新闻标题的关键词对应的函数实现代码如下：

python 复制代码

#调用jieba分词获取每篇文章的关键词
def getKeyWords(self):
	news_key_words = list()
	#加载停用词表
	stop_words_list=[line.strip()for line in open 
	("./../files/stop_words.txt").readlines()]
	for new_id in self.news_dict.keys():
		if self._type == 1:
			#allowPOS 提取地名、名词、动名词、动词
			keywords = jieba.analyse.extract_tags( 
			self.news_dict[new_id]["title"]
			+self.news_dict[new_id]["content"],
		                   topK=10,
		                   withWeight=False,
		                   allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')
			              )
			news_key_words.append(str(new_id)+'\t'+",".join(keywords))
		elif self._type == 2:
			#cut_all :False 表示精确模式
			keywords=jieba.cut(self.news_dict[new_id]["title"],cut_all=False)
			kws = list()
		for kw in keywords:
			if kw not in stop_words_list and kw != " " and kw != " ":
	        	kws.append(kw)
	        	news_key_words.append(str(new_id)+'\t'+",".join(kws))
			else:
				print("请指定获取关键词的方法类型<1：TF-IDF 2：标题分词法>")
	return news_key_words

例如，标题《知识就是力量》第一季完美收官爱奇艺打造全民解忧综艺的分词结果为：知识、力量、第一季、完美、收官、爱奇艺、打造、全民、解忧、综艺。

2）计算相似度

新闻相似度的计算采用杰卡德相似系数，其对应函数为：

python 复制代码

def getCorrelation(self):
	news_cor_list = list()
	for newid1 in self.news_tags.keys():
		id1_tags = set(self.news_tags[newid1].split(","))
		for newid2 in self.news_tags.keys():
			id2_tags = set(self.news_tags[newid2].split(","))
		if newid1 != newid2:
			print( newid1 + "\t" + newid2 + "\t" + str(id1_tags & id2_tags) )
			cor = ( len(id1_tags & id2_tags) ) / len (id1_tags | id2_tags)
			if cor > 0.0:
				news_cor_list.append([newid1,newid2,format(cor,".2f")])
	return news_cor_list

4. 新闻统计

统计指定标签下的新闻是为用户选择标签后生成"为你推荐"模块内容做准备，这里指定用户可以选择的标签有：峰会、AI、技术、百度、互联网等。相关代码如下：

python 复制代码

#获取每个标签下对应的文章
def getNewsTags(self):
	result = dict()
	for file in os.listdir(self.kw_path):
	   path = self.kw_path + file
	   for line in open(path, encoding= "utf-8").readlines():
	       try:
	           newid, tags = line.strip().split("\t")
	       except:
	           print("%s 下无对应标签" % newid)
	           for tag in tags.split(","):
	               if tag in ALLOW_TAGS:
	                 sql = "select new_hot from newhot where new_id=%s" % newid
	                   self.cursor.execute(sql)
	                   hot_value = self.cursor.fetchone()
	                   result.setdefault(tag,{})
	                   result[tag][newid]=hot_value[0]
    return result
#对每个标签下的新闻进行排序，并写入mysql
def writeToMySQL(self):
     for tag in self.result.keys():
         for newid in self.result[tag].keys():
             sql_w = "insert into newtag( new_tag,new_id,new_hot ) values('%s', '%s' ,%s)" % (tag, newid, self.result[tag][newid])
             try:
                 self.cursor.execute(sql_w)
                 self.db.commit()
           except:
               print("rollback", tag,newid,self.result[tag][newid])
               self.db.rollback()

5. API接口开发

API接口即与前端进行交互的函数，新闻类别表中定义的类别包括为你推荐(cateid=1) 、热度榜(cateid=2)和其他正常类别的新闻数据，当用户进行访问时，调用home()函数，代码中会根据前端传入的cateid参数决定选择哪部分数据处理逻辑，相关代码如下:

python 复制代码

def home(request):
    #从前端请求中获取cateid
    _cate = request.GET.get("cateid")
    if "username" not in request.session.keys():
    	return JsonResponse({ "code":0 })
	total = 0 #总页数
	#如果cate 是为你推荐，走该部分逻辑tag_flag = 0表示不是从标签召回数据
	if _cate == "1":
        news, news_hot_value = getRecNews(request)
	#如果cate 是热度榜，走该部分逻辑
	elif _cate == "2":
        news,news_hot_value = getHotNews()
	#其他正常的请求获取
	else:
        _page_id = int(request.GET.get("pageid"))
           news = new.objects.filter(new_cate=_cate).order_by("-new_time")
        total = news.__len__()
        news = news[_page_id * 10:(_page_id+1) * 10]
#数据拼接
	result = dict()
	result["code"] = 2
	result["total"] = total
	result["cate_id"] = _cate
	result["cate_name"] = str(cate.objects.get(cate_id=_cate))
	result["news"] = list()
	for one in news:
		result["news"].append({
						      "new_id":one.new_id,
						      "new_title":str(one.new_title),
						      "new_time": one.new_time,
						      "new_cate": one.new_cate.cate_name,
							  "new_hot_value": news_hot_value[one.new_id] if _cate ==   "2" or _cate == "1" else 0 ,
      						  "new_content": str(one.new_content[:100])
        					  })
	return JsonResponse(result)

如果cateid为1，表示用户请求的是"为你推荐"模块；如果cateid为2，表示用户请求的是'热度榜模块；如果cateid为3，表示用户请求的是其他新闻所属类别下的数据。

当catied为1时，home ()函数中调用getRecNews ()函数。getRecNews用来处理"为你推荐"的具体逻辑，此时需要判断用户是首次登录还是在系统内产生行为之后再次返回"为你推荐模块，这里使用参数tag_Aag来表示，tag_Aag的值不同表示获取数据的逻辑不同，相关函数如下：

python 复制代码

# 热度榜排序逻辑：new_seenum*0.3+new_disnum*0.5+(new_date-base_data)* 0.2
def getHotNews():
    # 从新闻热度表中取top 20数据
    all_news = newhot.objects.order_by("new_hot").values("new_id", "new_hot")[:20]
    all_news_id = [one["new_id"] for one in all_news]
    all_news_hot_value = {one["new_id"]: one["new_hot"] for one in all_news}
    # 返回热度榜单数据
    return new.objects.filter(new_id__in=all_news_id), all_news_hot_value

# 为你推荐的数据获取逻辑
def getRecNews(request):
    tags = request.GET.get('tags')
    baseclick = request.GET.get("baseclick")
    tag_flag = 0 if tags == "" else 1
    tags_list = tags.split(",")
    uname = request.session["username"]

    # 标签召回逻辑
    if tag_flag == 1 and int(baseclick) == 0:
        num = (20 / len(tags_list)) + 1
        news_id_list = list()
        news_id_hot_dict = dict()
        for tag in tags_list:
            result = newtag.objects.filter(new_tag=tag).values("new_id", "new_hot")[:num]
            for one in result:
                news_id_list.append(one["new_id"])
                news_id_hot_dict[one["new_id"]] = one["new_hot"]
        return new.objects.filter(new_id__in=news_id_list)[:20], news_id_hot_dict

    # 正常排序逻辑
    elif tag_flag == 0:
        # 首先判断用户是否有浏览记录
        # 如果有该用户的浏览记录，则从浏览的新闻获取相似的新闻返回
        if newbrowse.objects.filter(user_name=uname).exists():
            # 判断用户浏览的新闻是否够10个，如果够每个取两个相似，不够则每个取20/真实个数+1相似
            num = 0
            browse_dict = newbrowse.objects.filter(user_name=uname).order_by("new_browse_time").values("new_id")[:10]
            if browse_dict.__len__() < 10:
                num = (20 / browse_dict.__len__()) + 1
            else:
                num = 2
                news_id_list = list()
                all_news_hot_value = dict()
                # 遍历最近浏览的N篇新闻，每篇新闻取num篇相似新闻
                for browse_one in browse_dict:
                    for one in newsim.objects.filter(new_id_base=browse_one["new_id"]).order_by("-new_correlation")[:num]:
                        news_id_list.append(one.new_id_sim)
                        all_news_hot_value[one.new_id_sim] = (newhot.objects.filter(new_id=browse_one["new_id"])[0]).new_hot
			return new.objects.filter(new_id__in=news_id_list)[:20], all_news_hot_value

        # 如果该用户没有浏览记录，第一次进入系统且没有选择任何标签，返回热度榜单数据的20～40
        else:
            # 从新闻热度表中取top20 新闻数据
            all_news = newhot.objects.order_by("-new_hot").values("new_id", "new_hot")[20:40]
            all_news_id = [one["new_id"] for one in all_news]
            all_news_hot_value = {one["new_id"]: one["new_hot"] for one in all_news}
            print(all_news_hot_value)
            # 返回热度榜单数据
			return new.objects.filter(new_id__in=all_news_id), all_news_hot_value

6. 前端界面实现

前端界面直接操作前端与后端交互，完成整个推荐过程。

1）运行逻辑

表现：用户登录后进入标签选择界面，选择标签(或者直接跳过)后进入主页(包含推荐页面和热度榜)，同时也可以选择切换用户进行更换操作。

python 复制代码

#选择用户登录
def login(request):
    if request.method == "GET":
        result = dict()
        result["users"]=ALLOW_USERS
        result["tags"]=ALLOW_TAGS
        return JsonResponse(result)
    elif request.method == "POST":
        #从前端获取用户名并写入 session
        uname = request.POST.get('username')
        request.session["username"]=uname
        #前端将标签以逗号拼接的字符串形式返回
        tags= request.POST.get('tags')
        return JsonResponse({"username": uname, 
"tags": tags,"baseclick":0 , "code": 1})

#主页
def home(request):
#从前端请求中获取cate
    _cate = request.GET.get("cateid")
    if "username" not in request.session.keys():
        return JsonResponse({ "code":0 })
    total = 0 #总页数
    #如果cate 是推荐页面，走该部分逻辑tag_flag = 0表示不是从标签召回数据
    if _cate == "1":
        news, news_hot_value = getRecNews(request)
    #如果cate 是热度榜，走该部分逻辑
    elif _cate == "2":
        news,news_hot_value = getHotNews()
    #其他正常的请求获取
    else:
        _page_id = int(request.GET.get("pageid"))
        news = new.objects.filter(new_cate=_cate).order_by("-new_time")
        total = news.__len__()
        news = news[_page_id * 10:(_page_id+1) * 10]

#切换用户
def switchuser(request):
    if "username" in request.session.keys():
        uname = request.session["username"]
        #删除新闻浏览表中的记录
        newbrowse.objects.filter(user_name=uname).delete()
        print("删除用户: %s 的新闻浏览记录 ..." % uname)
        #删除session值
        del request.session["username"]
        print("用户: %s 执行了切换用户动作，删除其对应的session值 ..." % uname)
    return JsonResponse({"code":1})
#return HttpResponseRedirect("/index/login/")

2）前端界面的数据配置

设置本地IP地址为: ALLOWED_HOSTS = ['192.168.43.155'，'127.0.0.1']，设置数据库配置及密码验证部分，确保前端能够有权限获取数据库的内容:

python 复制代码

#数据库
#mysql配置
DB_HOST = "127.0.0.1"
DB_PORT = 3306
DB_USER = "root"
DB_PASSWD = "12345678"
DB_NAME = "newsrec"
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': DB_NAME,
        'USER': DB_USER,
        'PASSWORD': DB_PASSWD,
        'HOST': DB_HOST,
        'PORT': DB_PORT
    }
}
#密码验证
AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
    },
]
#配置可使用的用户，以便完善整个界面的应用演示
ALLOW_USERS = ["张三","李四","王五"]
#配置选择用户进入下一页可被显示的标签
ALLOW_TAGS = ["峰会","AI","技术","百度","互联网","金融","旅游","扶贫","改革开放","战区","公益","中国","脱贫","经济","慈善","文化","文学","国风","音乐","综艺","101"]

3）前端界面配置

前端界面配置利用JavaScript语言和Vue脚手架以及HTML语言。

python 复制代码

import Vue from 'vue'
import App from './App'
import router from './router'
import animate from 'animate.css'
import './assets/style/common.less'
import commontool from './assets/js/tool'
import store from './store'
import layer from 'vue-layer'
Vue.prototype.$layer = layer(Vue)
Vue.use(commontool)
Vue.config.productionTip = false
new Vue({
  el: '#app',
  router,
  store,
  components: { App },
  template: '<App/>'
})
//此处为"主页（Home）"、"新闻页面（News）"、"登陆页面（Login）"三种页面提供了路由
import Vue from 'vue'
import Router from 'vue-router'
import store from '../store'
import home from '@/pages/Home'
import news from '@/pages/News'
import login from '@/pages/Login'
Vue.use(Router)
const router = new Router({
  routes: [
    {
      path: '/',
      name: 'home',
      component: home,
      meta: {
        needLogin: true
      }
    },
    {
      path: '/news',
      name: 'news',
      component: news,
      meta: {
        needLogin: true
      }
    },
    {
      path: '/login',
      name: 'login',
      component: login,
      meta: {
        needLogin: false
      }
    }
  ]
})
router.beforeEach((to, from, next) => {
  if (to.meta.needLogin) {
    if (store.state.vuexlogin.isLogin || localStorage.getItem('username')) {
      next()
    } else {
      next({
        path: '/login',
        query: {redirect: to.fullPath}
      })
    }
  } else {
    next()
  }
})
export default router
#JavaScript语言三种Vue构架（Home.vue,Login.vue,News.vue）
#前端是一个网页界面，用到了HTML语言。主要涉及一点界面属性（例如界面文字编码格式）的配置
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0">
    <title>Recommon</title>
    <link href="./static/style/reset.css" rel="stylesheet" />
  </head>
  <body style="margin:0">
    <div id="app"></div>
  </body>
</html>

系统测试

启动项目过程如下:在命令行窗口，进入后端文件目录（NewsRecSys/NewsRec）下运行以下命令：

bash 复制代码

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

出现如图所示的结果，说明后端服务启动成功。

打开新的命令行窗口，进入前端文件目录下(NewsRecSys/NewsRec-Vue)，依次运行以下两条命令：

bash 复制代码

cnpm install

使用淘宝在国内的镜像cnpm可以避免由于被限速部分组件加载不完整而导致的错误，如图所示。

bash 复制代码

npm run dev

出现如图所示的结果，说明前端服务启动成功。

在浏览器输入网址为: http://127.0.0.1:8001，访问项目服务，选择登录用户，进入标签选择界面，如图所示。

用户选择具体标签，单击"进入系统按钮传达对标签涉及内容的喜好，也可以不选择标签单击"跳过"按钮，直接进入系统，如图所示。

在界面上方是不同的栏目，" 为你推荐栏目会随着用户行为不断的更新，展示当前的推荐情况。其他栏目(诸如国际要闻、互联网等)下的内容则对应不同类别的新闻。选择'进入后台"栏目，也可以通过输入网址http://127.0.0.1:8000/admin/进入后台 (账号、密码均为admin)。主页界面如图所示。

在界面的左侧是当前选定栏目下的内容，单击内容进入新闻详情页。在界面的右侧是随日期更新的热度榜，反映当前时刻下的新闻热度情况。

单击新闻标题，界面如下图所示。内容详情页面中，界面的上方依然是栏目，左侧是新闻内容详情，包含日期、类别、浏览次数及正文；界面右侧是"相似推荐"推荐了5篇与本新闻相似的其他新闻。

1. 产生用户行为时的推荐

用户查看过一些新闻后，"为你推荐"栏目下的推荐情况如下图所示，"张三"的用户下，查看若干条"国际要闻"、"互联网"消息，在"为你推荐"栏目下，出现相同栏目下的相关新闻。

2. 用户浏览新闻时的推荐

当用户查看新闻时，在右侧会提供与该新闻相似的5篇新闻，作为类似"你可能还喜欢"的推荐，如图所示。

3. 新用户的冷启动推荐

新进入的用户，会推荐来自当前热度榜的新闻。如果该用户没有浏览记录，第一次进入系统且没有选择任何标签，返回热度榜单数据的20~40位，结果如图所示。

没有推荐热度榜单的前几位，是推荐系统为了给用户提供个性化服务，而不是为了重新塑造一个"其他用户的复制"，所以既要参考热度榜，又不能过度依靠热度榜。具体原因可以思考长尾效应。

长尾效应的根本是强调"个性化""客户力量"和"小利润大市场"。要将市场细分到很细很小时，会发现这些细小市场的累计会带来明显的长尾效应。以图书为例: Barnes&Noble的平均上架书目为13万种。而Amazon有超过一半的销售量来自在它排行榜上位于13万名开外的图书。

4. 新用户自选标签的推荐

选择用户，进入标签选择界面。在此选择"峰会"、"AI"、"技术"、"百度"、"互联网"5个标签，如图所示。

进入系统主页界面后，可以看到，"为你推荐"栏目下推荐"峰会""AI""互联网"相关内容，如图所示。

工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系，欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习------基础知识学习路线，所有资料免关注免套路直接网盘下载》

这篇博客参考了Github知名开源平台，AI技术平台以及相关领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料，希望能帮助到所有小伙伴们。

基于Django+node.js+MySQL+杰卡德相似系数智能新闻推荐系统——机器学习算法应用(含Python全部工程源码)+数据集

目录

前言

总体设计

系统整体结构图

系统流程图

运行环境

Python 环境

node.js前端环境

MySQL数据库

模块实现

1. 数据预处理

2. 热度值计算

3. 相似度计算

1）新闻分词处理

2）计算相似度

4. 新闻统计

5. API接口开发

6. 前端界面实现

1）运行逻辑

2）前端界面的数据配置

3）前端界面配置

系统测试

1. 产生用户行为时的推荐

2. 用户浏览新闻时的推荐

3. 新用户的冷启动推荐

4. 新用户自选标签的推荐

工程源代码下载

其它资料下载