E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。用矩形表示实体型，矩形框内写明实体名；用椭圆表示实体的属性，并用无向边将其与相应的实体型连接起来；用菱形表示实体型之间的联系，在菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体型连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1:1，1:n或m:n）。实体联系模
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2023-08-31 14:27:03
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# 新闻推荐系统：Python实现
随着信息技术的发展，用户面临的信息量日益增加，如何在众多新闻中找到用户感兴趣的内容变得尤为重要。新闻推荐系统正是为了解决这个问题而应运而生。本文将介绍如何利用Python来构建一个简单的新闻推荐系统，并包含示例代码和相关的关系图与类图。
## 1. 什么是新闻推荐系统？
新闻推荐系统是利用算法分析用户的兴趣和偏好，为用户推荐新闻内容的系统。其关键在于如何有
原创
2024-10-12 05:46:11
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# -*- coding:utf-8 -*-
__version__ = '1.0.0.0'
"""
@brief : 基于新闻的内容推荐系统
@details: 详细信息
@author : zhphuang
@date : 2019-08-07
"""
import jieba
from pandas import *
from sklearn.metrics impo
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2023-07-03 22:24:15
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1、django框架 2、推荐算法模型思路：采用SVD+LightGBM模型，将SVD（奇异值）分解所得到的用户特征矩阵和新闻特征矩阵的基础上，结合用户在新闻网站上的操作行为等特征数据，构建基于LIghtGBM的新闻评分预测算法及新闻推荐系统。关键操作：一、算法中引入用户偏好的时间指数修正模型（以音乐网站为例）在实际生活中，人们的兴趣与行为偏好并不是一成不变的，而是随着时间与环境的变化而
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2023-10-06 20:06:47
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1.项目背景在线推荐系统是许多电子商务网站的事情。推荐系统广泛地向最适合其口味和特征的顾客推荐产品，根据真实世界中的用户-图书交互记录，利用深度学习相关技术，建立一个精确稳定的图书推荐系统，预测用户可能会进行阅读的书籍。本项目应用深度学习嵌入模型来实现图书推荐系统。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：数据详情如下(部分展示)：部分数据展示：&nb
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2023-10-03 19:20:51
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目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?
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2023-07-22 15:06:02
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Python新闻推荐系统+爬虫+可视化 大数据项目 源码下载网络爬虫：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+区域推荐+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区域推荐进行IP区域确定，匹配区域性文章进行推荐热点推荐进行新闻热点的计算的依据
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2023-05-31 09:01:40
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DKN：Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation2、 摘要：（背景）：在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐。（存在问题）：一般情况下，新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成。已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习，不能够充分地发掘新闻在知识层面的联系。（自身
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2023-07-26 20:40:51
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首先作者列举了该类问题的3个难点： 1 新闻推荐是一个时效性非常敏感的问题，必须考虑推荐信息时效性的问题； 2 用户的兴趣点都是多样的，即会对多类新闻刚兴趣； 3 新闻推荐是基于新闻标题内容的推荐，必须考虑对词语内容本质含义的理解。话不多说，先给出整个模型的架构图，如下所示： 其中如果不看KCNN结构，整个网络框架和Deep Interest Network几乎是一样的，也是使用当前推荐的cand
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2023-08-15 15:27:46
202阅读
在线新闻推荐网 Python+Django+Mysql开发技术 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 个性化新闻推荐系统 协同过滤推荐算法在新闻网站中的运用 个性化推荐算法、机器学习、分布式大数据、人工智能开发 NewsRecommendOnlinePython一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascr
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2023-07-07 20:12:21
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在当今信息化社会，新闻推荐系统在为用户提供个性化内容方面扮演着关键角色。随着大量新闻信息的涌现，用户面临信息过载的问题，推荐系统旨在通过智能化的筛选和推送，帮助用户寻找他们感兴趣的新闻。本文将探讨如何利用开源Python实现一个新闻推荐系统的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
首先，我们需要明确问题场景。在信息高度碎片化的环境中，用户经常对各种新闻文章产生兴
总结，本文从系统建设涉及到的技术介绍到框架搭建，对系统涉及到的商品推荐算法给出了详细的设计流程及核心代码块，从整体上完成了本应用商品推荐系统的开发过程。如何针对互联网各大小说阅读网站的小说数据进行实时采集更新，建立自己的小说资源库，针对海量的小说数据开展标签处理特征分析，利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐？ 基于以上问题，本次小说推荐系统，建设过程主要分为小说推荐网站前端系统，小说运维管理后
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2023-11-28 11:46:46
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Python+Django+Mysql简单在线图书推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 SimpleWebBookCFRSPython python实现协同过滤推荐算法实现源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，lay
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2023-09-16 20:45:26
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“DIGAT: Modeling News Recommendation with Dual-Graph Interaction”1.Abstract缺点首先，在新闻编码器中，单一候选新闻编码存在着语义信息不足的问题。其次，现有的基于图的NR方法很有前景，但缺乏有效的新闻-用户特征互动，使基于图的推荐变得不理想。创新点为了克服这些限制，我们提出了由新闻和用户图形通道组成的双交互式图形关注网络（DI
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2024-05-18 10:25:12
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Python+Django+Mysql个性化新闻推荐系统 在线新闻推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 WebNewsRSMPython python实现协同过滤推荐算法实现 源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，l
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2023-10-09 17:25:20
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刚开始查到的资料都是用正则。。主要我是小白，啥都不太懂后来发现一个神器，beautifusoup主要目的是：爬取news.xidian.edu.cn中一部分新闻内容，以标题，内容的形式保存到csv里大概步骤如下，1. 我所要获取的主页面是news.xidian.edu.cn，首先我应该先爬取下整个页面import requests
res = requests.get('http://news.x
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2023-11-10 21:22:15
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目录前言一、排序模型读取排序特征返回排序后的结果LGB排序模型LGB分类模型DIN模型用户的历史点击行为列表DIN模型简介二、模型融合加权融合Staking总结前言此文是作者参加阿里天池与Datawhale联合发起的新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛的一些收获总结，一、排序模型通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与
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2023-11-15 12:26:29
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每天我都要坐地铁上班，而地铁里信号差。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源;用Python抓取新闻;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容;转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部分的实现。新闻源：Reddit我们可以通过Reddit提交新闻链接并为
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2024-01-23 20:17:19
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主要技术：Java、Python、SpringBoot、Mybatis、MySQL、Jquery、Layui等技术主要功能：1) 完全适配移动端、PC端，可以两端切换展示 2) 基于用户行为、新闻喜爱等数据，通过Python推荐算法实现的新闻推荐引擎 3) 新闻主页功能：新闻轮播图，新闻标题，内容展示。 4) 新闻详情页：可以通过点击不同新闻进行新闻详情的内容查看。 5) 用户切换：
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2023-07-20 12:54:14
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系统的整体框架就如该图所示，是一个离线推荐的系统，也就是包含了N+1延迟，以此来降低系统复杂度（虽然还是很复杂）。同时，系统使用了crontab来连接各个链路，使整个过程可以自动化进行。分为Offline和Online两部分1. Offline部分1.1 物料获取及存储处理物料的获取主要通过爬虫在当天晚上23点自动从网页中进行抓取，并以JSON格式存入MongoDB的SinaNews数据库中。ma
