Python在新闻推荐系统中的应用——计算机毕业设计项目

简介：
本项目旨在利用Python开发一个基于用户行为分析的新闻推荐系统，通过机器学习算法提升个性化内容推送效率与准确性。 新闻个性化推荐系统项目使用Python作为主要编程语言，并涉及爬虫技术、jieba分词以及协同过滤和TF-IDF算法的应用。 代码流程如下：从main()函数开始执行。 1. 首先调用Get_day_data.TransforData(i)函数，找到最后一次浏览的是第i天的新闻的用户行为数据，并将这些数据存储在test/train_lastday_set目录下。 2. 接下来是Get_day_data.TransforDataset(i)函数，该函数用于区分每一天的新闻内容，并将其存放在test/train_date_set1目录中。 3. Get_keywords.Get_keywords(i)函数使用jieba库来挑选出每天最热门的关键分词，这些关键词将被存储在test/key_words文件夹下。 4. 最后是Get_keynews.Get_keynews(i)函数，该函数通过分析每一个用户最后一次浏览的新闻信息来进行操作。