基于Python的新闻爬取和推荐系统实践

发布时间:2023年12月31日

项目概述

在这个全功能的新闻爬取和推荐系统项目中,我们致力于构建一个高效、智能的平台,为用户提供个性化的新闻阅读体验。采用了Python语言,结合Flask技术、B/S架构和MySQL数据库,我们成功地搭建了一个强大的Web应用。
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数据集来源

系统数据集来源于对中国新闻网站的广泛爬取,为我们提供了充足、多样的新闻信息。这样的数据基础为系统提供了强大的支持,使用户能够获取到丰富、实时的新闻内容。

技术栈

  • Python语言: 项目的核心开发语言,保障了系统的高效性和灵活性。
  • Flask技术: 采用Flask框架构建Web应用,实现了响应迅速、易扩展的前后端分离。
  • B/S架构: 通过浏览器/服务器架构,我们提供了更直观、友好的用户界面,增强了用户体验。
  • MySQL数据库: 数据的安全存储和高效检索,为用户信息、新闻内容和评论提供了可靠的存储支持。

功能特点

普通用户功能

  1. 注册登录功能: 用户可以创建个人账户,保障信息安全。
  2. 分类功能: 便捷的新闻分类,满足用户多样化的兴趣。
  3. 新闻查看功能: 浏览全面的新闻报道,获取实时更新。
  4. 用户评论及评论浏览功能: 用户可以发表评论,同时浏览其他用户的看法。
  5. 新闻推荐功能: 通过协同过滤推荐算法,系统为用户提供个性化推荐,提高用户粘性。

管理员功能需求

  1. 登录功能: 管理员账户登录,确保管理权限。
  2. 管理用户功能: 管理用户信息,保障平台安全。
  3. 管理新闻内容功能: 实时更新和编辑新闻内容,确保信息准确性。
  4. 管理普通用户评论: 处理和管理用户评论,维护平台秩序。

创新点

项目的创新点在于引入了协同过滤推荐算法,通过分析用户行为和兴趣,实现了更智能、更个性化的新闻推荐。这一特色让用户在平台上体验到更符合自身兴趣的新闻,提高了用户满意度和平台黏性。

通过这个全面而智能的新闻阅读平台,我们旨在为用户提供一种轻松获取、分享感兴趣新闻的方式,同时也期待用户们能够踊跃留言,共同分享对新闻爬取和推荐系统的思考和经验!

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_36315683/article/details/135313358
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