【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
    • 2.数据库设计与实现
    • 3.推荐算法实现流程
    • 4.用户端实现效果
    • 5.管理员端实现效果
    • 6.系统后台实现效果
    • 7.设备规格

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Vue 、NodeJS、ECharts和HTML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

•