【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
- 基于用户推荐（
- 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
