基于Python的新闻推荐系统设计与实现——爬虫技术结合Django框架及协同过滤算法（含完整项目资源）
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简介：
本项目运用Python开发了一套新闻推荐系统，整合了爬虫技术、Django框架和协同过滤算法。提供全面的技术文档和代码库下载链接，助力学习和应用。
一、技术说明：
本段落项目使用Python语言及Django框架进行开发，并利用requests爬虫模块获取数据。
二、项目介绍：
1. 前台页面模块及用户功能：本系统分为游客登录与用户登录两种状态，已登录的用户可以访问首页、推荐页、热点新闻和个人中心等板块；未注册或未登录的访客仅能看到首页和热点新闻。对于已注册并登陆系统的用户而言，其具体的功能包括但不限于：注册账户、账号登录及注销操作、个人信息修改（如用户名更改）、密码重置功能以及对各类信息进行评论与查看个人浏览记录等功能。而未登录状态下，用户的可用选项则相对较少，仅限于注册和简单的新闻浏览。
2. 后台数据管理模块：管理员可通过后台管理系统执行一系列的数据维护任务，包括但不限于用户账号的增删改查、新闻内容的编辑上传及下架处理等操作；同时还能对评论区进行监控并清理违规信息，并且可以查看用户的浏览记录来分析热点话题的趋势。
3. 数据获取模块：通过编写Python爬虫程序从各大新闻网站抓取实时更新的数据，包括但不限于新闻标题、发布时间以及具体内容。然后利用JieBa库实现中文分词处理和TF-IDF值计算，将得到的关键词存储进数据库中以供后续分析使用。
4. 新闻推荐算法：当用户注册时需要选择兴趣标签，在此基础上系统会根据用户的偏好与文章内容的相关性进行匹配并生成个性化的新闻推送列表，这些被筛选出来的资讯会在“推荐页面”上展示给目标群体。
5、评论功能设计：完成对某篇报道的留言后，无需额外操作即可看到自己的评价出现在下方。
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