【《基于python的个性化新闻系统设计》10000字（论文）】

基于python的个性化新闻推荐系统设计目录1、绪论 [1]表5.2并发测试用户并发规模响应延时新闻推荐5032ms新闻推荐100367ms新闻推荐200433ms6、总结与展望6.1本文总结现代科技的飞速发展让网络成为人们日常不可或缺的一部分，也让移动设备融入人们的生活之中，让人们在充满压力的碎片时间里获得快乐。因此，一个个性化的新闻推荐系统不仅能让人们更快更高效的获取到自己想要的数据，还能提高用户的使用体验感以及用户忠诚度。可见实现一个能够根据用户喜好进行推荐的新闻系统是非常有必要的。 本文主要针对实现本系统的原理以及本系统成功实现的功能进行详细的介绍。其中第二章对推荐算法展开了详细的叙述，第三章重点对本系统的系统分析需求进行了分析论述，第四章主要展示了本系统的数据结构分析以及数据库分析，阐述了数据库的构成。第五章为本系统的实现部分，用图片展示了本系统实现的功能。功能从用户以及管理员两类进行分类，包括以下功能： （1）用户系统。通过前端与后台的数据连接，在用户中选择一个昵称，并通过选择新闻标签解决冷启动问题，进入系统。若系统没有用户浏览记录，则在功能“为你推荐”处会显示新闻热点。若用户已经使用过本系统阅读新闻，那么就会为用户推荐通过历史记录与算法产生的相关新闻资讯。以满足为用户提供的个性化推荐功能。 （2）管理员系统。管理员拥有较多的权限，因此管理员登录界面与用户登录界面并不相同。管理员可以编辑与新闻以及用户相关的信息部分。对新闻的操作权限包括增加、删除以及修改新闻信息、标签、热度、相似度以及类别。对用户的操作功能包括用户的增加、删除、信息编辑以及用户所拥有的权限。以上两类功能的完善实现本推荐系统的功能完整。并从功能性与非功能性进行测试，充分证明了本系统的完整性与可用性。6.2未来展望 本系统基础功能已经实现，但还存在以下几点不足需要日后完善：（1）利用用户行为对进行推荐。本系统只是根据用户的阅读操作为其推荐新闻资讯，日后还可以增加用户对新闻的点赞、收藏、评论等针对用户显性反馈行为进行数据的获取并推荐的功能。（2）本系统为了方便用户信息的存储选择了建立固定的三个用户，在今后还可以将注册加入到系统当中，通过用户反馈的信息写入数据库，实现用户主动的绑定信息，并提供用户修改个人资料功能，让系统功能更加完善。 推荐系统在当前社会有着举足轻重的作用，各大领域都依赖推荐系统来促进用户的使用。新闻推荐系统更是需要从多方面进行学习和更新，只有不断的了解并更新推荐算法，与时俱进的更新推荐功能才能给用户提供更好的推荐服务。

参考文献王豪.个性化新闻推荐系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2019.田江.基于Python的新闻个性化推荐系统优化与实现[D].景德镇陶瓷大学,2018.DOI:10.27191/ki.gjdtc.2018.000036.张敏.个性化新闻推荐系统的设计与实现[D].北京交通大学,2017.魏图南.个性化新闻推荐系统的设计与实现[D].河北科技大学,2019.熊李媛.个性化新闻推荐系统的研究与设计[D].重庆理工大学,2017.曹一鸣.基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2013.百度百科.个性化推荐系统毕业论文.推荐系统国内外研究现状综述[EB/OL]./yanjiu/lunwen_32178.html.2019-04-16朱满洲.基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的