news 2026/5/10 16:18:48

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)✅

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
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)✅

博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌
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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

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
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()

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5、源码获取方式

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