基于django+vue智能新闻推荐系统【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

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

随着互联网技术的飞速发展，新闻信息呈现出爆炸式增长态势，用户面对海量新闻数据往往感到无所适从，难以快速准确地获取自己感兴趣的内容。传统的新闻浏览方式已难以满足个性化、高效化的信息获取需求。因此，智能新闻推荐系统应运而生，它利用大数据、机器学习等先进技术，通过分析用户的浏览历史、兴趣偏好及新闻内容特征，实现新闻信息的精准推送，为用户打造个性化的新闻阅读体验。这一背景下，研究并开发一套高效、智能的新闻推荐系统，对于提升用户体验、促进新闻内容的精准传播具有重要意义。

研究意义

智能新闻推荐系统的研究意义在于，它不仅能够解决用户在海量新闻中筛选信息的难题，提高信息获取的效率和质量，还能够促进新闻内容的多样化传播，增强新闻媒体的竞争力。通过精准推荐，系统能够引导用户发现潜在的兴趣点，拓宽视野，促进知识的传播与交流。同时，对于新闻平台而言，智能推荐系统能够提升用户粘性，增加用户活跃度，为平台带来更高的商业价值。此外，该系统还具有一定的社会意义，通过优化新闻分发机制，有助于构建更加健康、积极的网络舆论环境。

研究目的

本研究旨在设计并实现一套基于大数据和机器学习技术的智能新闻推荐系统，该系统能够全面收集并分析用户行为数据、新闻内容特征等多维度信息，构建用户兴趣模型，实现新闻内容的个性化推荐。具体目的包括：一是提升新闻推荐的准确性和时效性，确保用户能够及时获取到感兴趣且有价值的新闻信息；二是优化用户体验，通过界面友好、操作便捷的系统设计，降低用户的学习成本，提高用户满意度；三是探索智能推荐算法在新闻领域的应用潜力，为相关领域的研究提供实践参考和理论支持。

研究内容

本研究内容围绕智能新闻推荐系统的核心功能展开，主要包括以下几个方面：首先，构建用户画像模块，通过收集并分析用户的浏览历史、点击行为、评论互动等数据，建立用户兴趣模型，为个性化推荐提供基础；其次，开发新闻分类模块，利用自然语言处理技术和机器学习算法，对新闻内容进行自动分类，提高新闻处理的效率和准确性；再次，实现新闻推荐算法，结合用户画像和新闻分类结果，运用协同过滤、基于内容的推荐等算法，生成个性化推荐列表；最后，设计并实现系统界面和交互逻辑，确保用户能够便捷地浏览新闻、接收推荐，并提供反馈机制，以便持续优化推荐效果。通过这些功能模块的协同工作，本研究将构建出一个功能完善、性能优良的智能新闻推荐系统。

进度安排：

第1-2周   指导教师下发任务书

第3-4周  学生收集相关资料、完成开题报告及开题答辩

第5-7周  学生完成毕业设计及撰写毕业设计报告

第8-9周  学生根据中期检查意见继续完善毕业设计、毕业设计报告

第10-11周    毕业设计、毕业设计报告的查重及评阅。

第12－15周 学生完成毕业设计答辩。

参考文献：

[1]  尹江涛. "基于Python的漏洞扫描软件设计"[J]. 山西电子技术, 2023, (01): 87-88+98.

[2]   张楠. "Python语言及其应用领域研究"[J]. 科技创新导报, 2019, 16(17): 122-123.

[3]   王雄伟, 侯海珍. "大数据专业Python程序设计课程建设探究"[J]. 知识窗(教师版), 2023, (10): 117-119.

[4]   Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[5]   孙自立. "Python语言视域下网络爬虫系统开发研究"[J]. 软件, 2022, 43(03): 109-111.

[6]   张华, 翟新军, 胥勇, 李伟强, 杨健, 赵嘉伟, 张涛. "Python在集控大数据应用的研究"[J]. 价值工程, 2023, 42 (21): 84-86.

[7]   李永刚. "基于Python的计算机软件应用技术研究"[J]. 无线互联科技, 2021, 18(11): 36-37.

[8]   池毓森. "基于Python的网页爬虫技术研究"[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(21): 41-44.

[9]   Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[10] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[11] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

[12] 王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈

后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7

开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程：

•   使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

•   使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

•   利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

•   通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

• 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
• 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

• 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
• 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

• 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
• 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。

2. 数据管理

• 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
• 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓