python+flask计算机毕业设计热点推荐个性化新闻系统的设计与实现（程序+开题+论文）

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着互联网的迅猛发展，新闻信息的海量化与碎片化特征日益显著，用户在海量新闻中筛选出符合个人兴趣与需求的内容变得愈发困难。传统的新闻推送方式往往基于热门话题或广泛受众的偏好，难以满足不同用户的个性化需求。因此，开发一个能够精准推荐个性化新闻的系统显得尤为重要。该系统旨在通过分析用户的浏览历史、点击行为、偏好设置等多维度数据，结合新闻内容、类型、地域及时效性等因素，实现新闻的智能推荐，从而提升用户体验，增强新闻传播的精准性和有效性。

研究意义

个性化新闻推荐系统的研究不仅具有重要的理论价值，更具备广泛的实际应用意义。理论上，它推动了信息检索、数据挖掘、机器学习等技术的交叉融合，为智能推荐算法的研究提供了新的视角和思路。实践上，该系统能够有效缓解信息过载问题，帮助用户快速获取感兴趣的新闻内容，提高信息获取效率；同时，对于新闻发布平台而言，个性化推荐能够提升用户粘性，增强用户互动，促进新闻内容的精准传播，实现平台与用户的双赢。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个高效、准确的个性化新闻推荐系统。该系统将集成用户管理、新闻分类、地域识别、时事追踪及视频新闻处理等核心功能，通过构建用户兴趣模型，结合新闻的多维度特征，运用先进的推荐算法，为用户提供定制化的新闻推荐服务。具体目标包括：优化用户交互界面，提升用户体验；提高新闻推荐的准确性和多样性；实现新闻内容的实时更新与智能筛选；以及为新闻发布平台提供数据支持，助力内容创作与分发策略的优化。

研究内容

本研究内容围绕个性化新闻推荐系统的设计与实现展开，具体涵盖以下几个方面：首先，构建用户管理系统，收集并分析用户的基本信息、浏览行为及偏好设置，形成用户画像；其次，对新闻数据进行预处理，包括新闻分类（如政治、科技、娱乐等）、地域标注（按省份划分）、时效性判断及视频新闻处理，确保新闻数据的准确性和丰富性；随后，设计并实现个性化推荐算法，综合考虑用