【PLW004】基于Python网络爬虫与推荐算法的新闻推荐平台v1.0(Python+Django+NLP+Vue+MySQL前后端分离)

基于Python网络爬虫与推荐算法的新闻推荐平台。

网络爬虫:通过Python实现新浪新闻的爬取,可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接(保留排版)

推荐算法:权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐+融合推荐算法。

文章目录

1.系统架构设计

  • 涉及框架:Django、jieba、selenium、BeautifulSoup、Vue框架等。
  • 采用前后端分离(管理员端+用户端+Python系统后台)的设计架构,基于Django框架构建系统后端,通过Python语言实现,利用NLP等技术实现分词、内容推荐等算法;前端综合应用VueNodeJS、EChartsHTML等技术实现接口请求转发及可视化,关系型数据库采用MySQL 8.3,实现结果数据的持久化。
  • 功能模块详情设计如下图所示:

2.数据库设计与实现

  • 版本详情
  • MySQL数据库设计与实现

3.推荐算法实现流程

  • 包含或常用推荐算法如下:
    • 基于用户推荐(Demographic-based Recommendation)算法
    • 基于内容推荐(Content-based Recommendation)算法
    • 基于用户的协同推荐(UserCF)算法
    • 基于统计信息的推荐算法
    • 基于规则的推荐算法
    • 多因子融合(混合)推荐算法
  • 推荐算法常用流程如下:

4.用户端实现效果

  • 4.1 首页详情
  • 4.2 为你推荐详情
  • 4.3 启动运行命令及效果
    • npm run dev

5.管理员端实现效果

  • npm run serve

6.系统后台实现效果

  • manage.py runserver 0.0.0.0:8000

7.设备规格

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