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python+flask计算机毕业设计热点推荐个性化新闻系统(程序+开题+论文)

时间:2024-09-15 17:51:57浏览次数:9  
标签:python 新闻 推荐 用户 Python 毕业设计 2023 开题 个性化

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)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

随着互联网的飞速发展,信息爆炸已成为时代特征,用户每日面对海量新闻资讯,如何高效、精准地获取感兴趣的内容成为亟待解决的问题。传统的新闻推荐系统大多基于热门度或通用性进行推送,忽略了用户的个性化需求与兴趣差异。近年来,大数据、人工智能技术的兴起,为构建更加智能、个性化的新闻推荐系统提供了可能。热点推荐个性化新闻系统应运而生,旨在通过分析用户行为数据、兴趣偏好及新闻内容特征,实现新闻推送的精准化、定制化,从而提升用户体验,增强用户粘性。

研究意义

本研究的意义在于:一方面,对于用户而言,个性化新闻推荐系统能够减少信息过载带来的困扰,让用户快速获取到符合个人兴趣的新闻内容,提高信息获取效率与质量;另一方面,对于新闻平台而言,该系统有助于提升用户满意度和忠诚度,优化资源配置,增强平台竞争力。此外,本研究还将探索新闻推荐算法的创新应用,为相关领域的研究提供理论支持和实践参考,推动信息技术与传媒产业的深度融合。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于用户兴趣与新闻特征的热点推荐个性化新闻系统。通过构建用户画像、新闻分类体系及智能推荐算法,实现新闻内容的精准推送。具体目标包括:一是深入分析用户行为数据,构建多维度用户兴趣模型;二是利用自然语言处理技术对新闻进行分类与特征提取,建立新闻内容库;三是研究并优化推荐算法,确保推荐结果的准确性和多样性;四是开发系统原型,并进行实际测试,验证系统的有效性和用户满意度。最终,通过本研究,为新闻行业的个性化服务提供一套可行的解决方案。

研究内容

本研究内容围绕热点推荐个性化新闻系统的核心功能展开,主要包括以下几个方面:首先,构建用户功能模块,通过收集用户浏览历史、点击行为、评论互动等数据,建立用户兴趣模型,实现用户画像的精准刻画;其次,设计新闻分类模块,运用自然语言处理技术对新闻文本进行分词、去停用词、主题识别等操作,构建新闻分类体系,便于后续推荐算法的应用;再次,开发新闻信息管理模块,负责新闻内容的采集、存储、更新与维护,确保新闻数据的时效性和准确性;最后,基于用户兴趣和新闻特征,研究并实现高效的个性化推荐算法,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐及混合推荐等策略,确保推荐结果的个性化和准确性。通过这些功能模块的协同工作,实现热点新闻的个性化推荐服务。

进度安排:

2023年11月10日——2023年12月10日 任务书

2023年12月1日——2023年12月27日 开题报告

2024年1月1日——2024年3月30日 撰写论文

2024年4月1日——2024年4月15日 中期报告

2024年4月16日——2024年4月30日 提交论文终稿

2024年5月1日——2024年5月30日 论文答辩

参考文献:

[1] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[2] 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.

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

[4] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

[5] 李培. "基于Python的网络爬虫与反爬虫技术研究"[J]. 计算机与数字工程, 2019, 47(06): 1415-1420+1496.

[6] 欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.

[7] 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.

[8] 毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.

[9] 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.

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

[11] Arun C. S. Kumar and S. Panda. "A Survey: How Python Pitches in IT-World." International Conference Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (2019). 248-251.

[12] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[13] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[14] 沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54.

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:

前端技术栈

Vue.js:是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用(SPA)。

HTML (HyperText Markup Language):用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容,如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets):用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript:一种轻量级,解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果,如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合,可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7:高级编程语言,以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask:是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL:是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL(结构化查询语言),用于执行数据库操作,如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm:是由JetBrains开发的一个集成开发环境(IDE),专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的,适合个人开发者和学习者使用。

开发流程:

• 首先,使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面,实现用户交互和动态内容展示。接着,在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API,处理前端请求并提供业务逻辑。同时,利用MySQL数据库进行数据存储和查询,确保数据的持久化和一致性。开发过程中,通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理,确保开发效率和代码质量。最后,通过持续集成和测试,确保应用的稳定性和可靠性,完成开发后进行部署,使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构,以便于维护和扩展。

使用者指南

理解基本概念:了解HTML、CSS和JavaScript的基本概念是非常重要的。

学习Vue.js:通过官方文档或在线课程学习Vue.js的基本用法和生态系统。

掌握Python:学习Python语言的基础,包括数据类型、控制流、函数和模块。

熟悉Flask框架:通过阅读Flask文档和教程来学习如何构建Web应用。

数据库知识:了解SQL语言和数据库设计原则,学习如何使用MySQL进行数据存储和管理。

实践项目:通过实际项目来应用所学知识,这是提高技能的最佳方式。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

标签:python,新闻,推荐,用户,Python,毕业设计,2023,开题,个性化
From: https://blog.csdn.net/sheji202/article/details/142267635

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