一、熟悉新闻推荐系统基本流程

最新推荐文章于 2025-01-06 14:47:56 发布
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#推荐系统

本文介绍了新闻推荐系统的环境搭建，包括使用vmware+ubuntu20.04的虚拟机环境，前端采用Vue框架，后端使用Flask。数据库涉及MySQL、MongoDB和redis。在了解项目流程后，通过爬虫（scrapy）获取新闻数据，存储在MongoDB中，进行画像处理并存入redis以提升前端展示速度。同时，文章提到了用户画像的构建，包括新老用户兴趣分析，并讨论了自动化构建的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、悉新闻推荐系统基本流程

  • 环境搭建：

    • vmware + ubuntu20.04（虚拟机）
    • 前端框架： Vue、 后端框架： Flask
    • 数据库： MySQL、MongoDB、redis
    • IDE：vscode(个人觉得连接虚拟机或者服务器很nice）

  • 题外话：（如何拥有自己的项目？）

    • 找开源项目（github）
    • 第一步先配好环境
    • 第二部先把人家的项目跑起来
    • 看源码
    • 自己尝试修改，最后复现

  • 新闻推荐系统架构图：
    在这里插入图片描述

    • offline:
      • 最核心的一点就是要定时的得到用户另一天需要展示的推荐列表
      • 操作系统要运作起来，不可缺少的就是数据，还有就是用户的操作（交互）
      • 数据最开始的来源，只能靠爬取（因为是新闻推荐系统，所以都是从新闻网站中爬的）(scrapy)
      • 每天的物料都会落盘到MongoDB中，MongoDB中的数据格式是Json格式，增加或者删除字段非常方便
      • 爬完数据之后要做一
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【新闻推荐系统】(task1)系统搭建基本流程
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学习总结 sparrow电影推荐系统和我们本次要搭建的新闻推荐系统类似： 首先是离线处理部分： 获取数据：爬取数据后画像处理。用户画像和物品画像，物料存入MongoDB中的SinaNews数据库中；MongoDB中的用户画像，来自mysql中的用户注册表和用户日志数据（如阅读量、点赞数、收藏数等）。这里我们用MongoDB是因为其文档类似于JSON对象，增删字段非常方便。处理完的物料会存入redis中（直接从MongoDB拉去会比较卡），前端展示。 PS：这里为了方便搭建，数据并不是实时在线获得，但是每晚
SSM基于协同过滤推荐算法的新闻推荐系统43149
CK3033的博客
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同时，引入协同过滤算法，通过分析用户的历史行为数据（如浏览记录、阅读历史和评分数据），为用户推荐个性化的新闻内容。因此，构建基于协同过滤算法的新闻推荐系统具有重要的现实意义，旨在提升用户体验，增强新闻媒体的传播效果，推动媒体行业的创新发展。第三阶段：2024年4月1日－2024年4月30日，完成系统分析，设计，编码，测试等工作，同时完善文献综述及外文翻译，完成论文初稿；第一阶段：2023年1月11日－2024年3月9日， 确定毕设题目，查阅资料，完成开题报告，进行开题答辩。要源码请在文末进行获取！
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