计算机毕业设计之基于协同过滤算法的京津冀地区新闻推荐系统

摘 要

在信息爆炸的时代背景下，用户面临着海量的新闻信息，如何从中获取到个性化、精准的信息成为了亟待解决的问题。为了解决这一问题，开发了基于协同过滤算法的京津冀地区新闻推荐系统。该系统通过爬取今日头条等新闻平台的数据，利用协同过滤算法为用户提供个性化的新闻推荐服务，以此满足用户多样化的阅读需求。技术实现方面，前端采用Vue.js框架进行开发，利用Echarts实现了可视化展示，包括关键词词云、分类统计和高频词汇统计等功能，从而让用户能够直观地了解新闻数据。后端采用Spark和Hadoop进行数据处理与分析，MySQL数据库存储爬取到的新闻内容。爬取新闻数据的部分使用Scrapy框架实现，通过Xpath完成数据的提取，协同过滤算法则是系统的核心推荐算法，通过分析新闻的相似性，为用户提供个性化的新闻推荐服务。综合利用这些技术，构建了一个功能完善、性能稳定的新闻推荐系统，为用户和新闻平台提供了一种全新的交互模式，具有较高的实用价值和推广意义。

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台django后台项目和爬虫项目。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，首页，公告详情页，数据分析可视化页，数据管理页等，爬虫模块主要用来爬取今日头条网站相关数据信息的网页，然后提取需要的数据，最后通过hadoop保存到mysql中，

数据可视化界面

通过scrapy爬虫爬取今天头条的新闻内容，包括有新闻的标题，时间，关键词，内容等数据，通过Echarts展示可视化数据，包括有关键词词云，分类统计和高频词汇统计