计算机毕业设计：Python量化选股与新闻资讯系统 django框架 request爬虫协同过滤算法数据分析可视化大数据大模型（建议收藏）✅-平芜编程栈

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1、项目介绍

技术栈
python、django框架、requests、BeautifulSoup、协同过滤算法、Echarts可视化、HTML

功能模块

登录注册界面
个人信息修改
收藏与取消收藏
股票新闻爬取与展示
股票数据展示（历史价格、成交量等）
所有股票可视化展示
单个证券多图表展示（饼图、折线图、柱状图、K线图）
基于协同过滤算法的股票分类推荐
后台数据管理（数据爬取与推荐算法维护）

项目介绍
该系统基于Django框架构建，后端使用requests和BeautifulSoup爬取股票数据与新闻资讯，前端通过Echarts实现多样化图表展示。系统为用户提供注册登录、个人信息维护及股票收藏功能。在数据展示层面，支持所有股票的可视化对比与单个证券的饼图、折线图、柱状图、K线图等多维度分析。新闻模块实时展示市场资讯，帮助用户获取最新动态。推荐模块采用协同过滤算法，根据用户行为推荐个性化股票。后台管理功能支持数据爬取与算法配置，形成从数据采集、可视化分析到智能推荐的完整服务体系。

2、项目界面

（1）大盘股票K线图
该页面是股票数据分析可视化系统的单只股票可视化模块，可通过股票代码查询，展示包含均线的股票K线图与走势图，支持查看开盘、收盘、最高、最低及均线数据。

（2）股票数据可视化分析
该页面是股票数据可视化模块，通过饼图展示价格区间分布、柱状图呈现价格日期排行、散点图关联成交量与价格，多维度呈现股票数据分布与趋势特征。

（3）股票资讯新闻
该页面是股票数据分析可视化系统的股票新闻模块，以列表形式展示新闻标题、发布时间与来源，为用户提供市场相关资讯，辅助用户了解行业动态与市场信息。

（4）股票推荐----协同过滤推荐算法
该页面是股票数据分析可视化系统的推荐模块，展示推荐股票列表，显示股票代码与名称，提供收藏和浏览记录信息，为用户提供个性化的股票推荐服务。

（5）股票信息
该页面是股票数据分析可视化系统的股票信息列表模块，以卡片形式展示股票代码、名称、收藏与浏览次数，提供收藏标记功能，方便用户快速查看和关注目标股票。

（6）股票价格信息
该页面是股票数据分析系统的价格数据模块，支持输入股票代码查询，以表格形式展示股票的历史交易数据，包含日期、开盘价、收盘价、成交量、涨跌幅等信息，为用户提供详细的价格与交易记录。

（7）股票可视化分析
该页面是股票数据分析系统的可视化模块，以折线图形式展示股票历史最高价与最低价的走势对比，通过时间轴呈现价格波动趋势，直观反映股票价格的长期变化特征。

（8）后台数据管理
该页面是基于Django的后台管理系统，提供用户表、股票管理、数据可视化等快捷操作入口，支持对用户、股票数据及可视化模块进行管理，同时可查看最近操作记录，为管理员提供全系统数据维护功能。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

系统后端基于python语言和django框架构建，负责处理业务逻辑、用户认证及数据库交互。数据采集层使用requests库和BeautifulSoup解析模块，实现对股票行情及新闻资讯的定向爬取。推荐引擎采用协同过滤算法，根据用户的收藏与浏览行为生成个性化股票推荐。前端页面由HTML搭建，引入Echarts可视化库，完成K线图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种图表的动态渲染。

二、功能模块详细介绍

. 登录注册界面
该页面提供账号注册与登录功能，新用户可填写基本信息完成注册，已注册用户通过账号密码验证后进入系统。界面包含表单校验与错误提示，确保用户身份的安全性与合法性。

. 个人信息修改
用户登录后可进入个人中心修改资料，支持更新用户名、密码等基本信息。系统对修改操作进行有效性校验，并将新数据同步至数据库，保证用户信息的准确性与时效性。

. 收藏与取消收藏
用户可在股票信息页或推荐列表中点击收藏按钮，将感兴趣的股票加入个人收藏夹。再次点击即可取消收藏。该功能为协同过滤算法提供用户行为数据基础。

. 股票新闻爬取与展示
系统定时调用requests和BeautifulSoup爬取主流财经网站的股票相关新闻，提取标题、发布时间、来源及正文摘要，以列表形式在前端展示，帮助用户获取最新市场资讯。

. 股票数据展示（历史价格、成交量等）
用户输入股票代码后，系统从数据库调取该股票的历史交易数据，包括日期、开盘价、收盘价、成交量、涨跌幅等字段，并以表格形式呈现，方便用户查阅详细的价格与交易记录。

. 所有股票可视化展示
该模块对全量股票数据进行可视化呈现，通过卡片或图表形式展示多只股票的关键指标，便于用户快速比较不同股票的走势特征和表现差异。

. 单个证券多图表展示（饼图、折线图、柱状图、K线图）
针对单只股票，系统提供多种Echarts图表分析工具。饼图展示价格区间分布，折线图呈现最高价与最低价的长期走势对比，柱状图展示价格日期排行，K线图包含均线并支持查看开盘、收盘、最高、最低数据。用户可多维度深入了解个股情况。

. 基于协同过滤算法的股票分类推荐
系统记录用户的收藏和浏览行为，通过协同过滤算法计算用户之间或物品之间的相似度，生成个性化的股票推荐列表。推荐页面展示股票代码、名称、收藏次数及浏览记录信息，提升用户发现优质股票的效率。

. 后台数据管理
该页面基于django框架的Admin站点构建，提供用户表管理、股票数据管理、可视化模块配置等快捷入口。管理员可执行数据爬取任务、调整推荐算法参数，并查看最近操作记录，实现全系统数据与算法的统一维护。

三、项目总结

本系统实现了从数据采集、可视化分析到智能推荐的完整链路。后端利用requests与BeautifulSoup完成股票数据与新闻的自动化爬取，前端通过Echarts提供K线图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种图表，覆盖单只证券多维度分析与全量股票对比展示两大场景。协同过滤算法根据用户收藏和浏览行为生成个性化推荐，提升了用户获取感兴趣股票的效率。系统还包含注册登录、个人信息维护、收藏管理、新闻展示等基础模块，以及后台管理功能供管理员进行数据爬取与算法配置。整体设计满足了普通用户进行股票分析、资讯获取与智能选股的需求，同时为管理员提供了便捷的数据维护工具。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python#-*-coding:utf-8-*-importmathimportpdbclassItemBasedCF:def__init__(self,train):self.train=train# def readData(self):# #读取文件，并生成用户-物品的评分表和测试集# self.train = dict()# #用户-物品的评分表# for line in open(self.train_file):# user,score,item = line.strip().split(",")# self.train.setdefault(user,{})# self.train[user][item] = int(float(score))defItemSimilarity(self):#建立物品-物品的共现矩阵cooccur=dict()#物品-物品的共现矩阵buy=dict()#物品被多少个不同用户购买Nforuser,itemsinself.train.items():foriinitems.keys():buy.setdefault(i,0)buy[i]+=1cooccur.setdefault(i,{})forjinitems.keys():ifi==j:continuecooccur[i].setdefault(j,0)cooccur[i][j]+=1#计算相似度矩阵self.similar=dict()fori,related_itemsincooccur.items():self.similar.setdefault(i,{})forj,cijinrelated_items.items():self.similar[i][j]=cij/(math.sqrt(buy[i]*buy[j]))returnself.similar#给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品defRecommend(self,user,K=10,N=10):rank=dict()action_item=self.train[user]#用户user产生过行为的item和评分foritem,scoreinaction_item.items():sortedItems=sorted(self.similar[item].items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:K]forj,wjinsortedItems:ifjinaction_item.keys():continuerank.setdefault(j,0)rank[j]+=score*wjreturndict(sorted(rank.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:N])