基于Python的新闻爬取和推荐系统实践
- 项目概述
- 数据集来源
- 技术栈
- 功能特点
- 普通用户功能
- 管理员功能需求
- 创新点
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。
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
- 注册登录功能: 用户可以创建个人账户，保障信息安全。
- 分类功能: 便捷的新闻分类，满足用户多样化的兴趣。
- 新闻查看功能: 浏览全面的新闻报道，获取实时更新。
- 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。
- 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
- 登录功能: 管理员账户登录，确保管理权限。
- 管理用户功能: 管理用户信息，保障平台安全。
- 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。
- 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！
