python新闻推荐系统混合推荐算法爬虫可视化推荐算法 vue框架 Django框架 selenium爬虫技术新浪新闻（附源码+文档）✅-平芜编程栈

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1、项目介绍

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
推荐算法：权重衰减+标签推荐+热点推荐

权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复
标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐
热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间

涉及框架：
Django框架、vue框架、MySQL数据库、jieba、selenium爬虫、BeautifulSoup、vue.js

2、项目界面

（1）数据可视化大屏展示

（2）系统首页

（3）数据爬虫设置

（4）新闻数据管理

（6）新闻数据详情页面

（7）新闻数据评论功能

（8）不同类型的新闻数据浏览

（9）注册登录界面

3、项目说明

随着信息技术和互联网的发展，新闻传播从传统纸媒向数字化、智能化转变。传统新闻获取方式依赖固定渠道和人工筛选，信息传播效率低，个性化需求难以满足。新闻分类和推荐缺乏智能化手段，用户体验较差，新闻信息重复推荐和区域适配不足的问题显著。
系统后端采用Python语言和Django框架，前端采用Vue框架，数据库使用MySQL。通过Selenium爬虫技术实现新浪新闻爬取，获取标题、文本、图片、视频链接。功能包括首页新闻分类浏览、用户浏览记录和个性化推荐、新闻热度展示、用户标签管理与评论互动。管理员端支持新闻采集控制、推荐配置管理、数据分析日志查看、用户和新闻数据管理、评论操作等。Echarts用于数据可视化，界面采用HTML实现。

关键词：新闻推荐系统，Django，Vue，MySQL

关键词：新闻推荐系统，Django，Vue，MySQL
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
推荐算法：权重衰减+标签推荐+热点推荐

权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复
标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐
热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间

涉及框架：
Django框架、vue框架、MySQL数据库、jieba、selenium爬虫、BeautifulSoup、vue.js
软件功能结构/页面展示

4、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*-''' Author:Z Desc：通过热值对用户进行推送新闻 '''importdatetimeimportloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerimportpymysqlfromSpider.settingsimportDB_HOST,DB_USER,DB_PASSWD,DB_NAME,DB_PORT logger=logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(level=logging.INFO)formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)-7s - %(message)s')# 2. 初始化handler,并配置formaterlog_file_handler=TimedRotatingFileHandler(filename="Recommend/recommend/hlg.log",when="S",interval=10,backupCount=20)log_file_handler.setFormatter(formatter)# 3. 向logger对象中添加handlerlogger.addHandler(log_file_handler)classNewsRecommendByHotValue():def__init__(self):self.db=self.connect()self.cursor=self.db.cursor()self.userlist=self.loadDBData()# self.news_tags = self.loadFileData()self.result=self.getRecResult()defconnect(self):''' @Description：数据库连接 @:param host --> 数据库链接 @:param user --> 用户名 @:param password --> 密码 @:param database --> 数据库名 @:param port --> 端口号 @:param charset --> 编码 '''db=pymysql.Connect(host=DB_HOST,user=DB_USER,password=DB_PASSWD,database=DB_NAME,port=DB_PORT,charset='utf8')returndbdefloadDBData(self):''' @Description：加载数据库用户数据 @:param None '''sql_s='select userid from news_api_user'try:self.cursor.execute(sql_s)useridlist=self.cursor.fetchall()except:logging.error("Database Error")self.db.rollback()returnuseridlistdefgetRecResult(self):''' @Description：加载数据库新闻热度数据并进行热度推荐 @:param None '''sql_s='select news_id,news_hot from news_api_newshot order by news_hot DESC limit 0,20;'self.cursor.execute(sql_s)newsidlist=self.cursor.fetchall()print(newsidlist)time=datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")foruserinself.userlist:print(user[0])fornewsidinnewsidlist:sql_w='insert into news_api_recommend(userid, newsid, hadread, cor, species, time) values (%d, %d, 0, %.2f, 2, \'%s\')'%\(int(user[0]),int(newsid[0]),1,time)logger.info("sql_w：{}".format(sql_w))try:self.cursor.execute(sql_w)self.db.commit()except:logger.error("rollback：{}".format(newsid[0]))self.db.rollback()returnTruedefbeginrecommendbyhotvalue():NewsRecommendByHotValue()