python+flask计算机毕业设计个性化新闻推荐系统的设计与实现（程序+开题+论文）

编程语言 2024-11-01 21:04:42 阅读次数: 0

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档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

一、选题背景

关于新闻推荐系统的研究，现有研究主要以通用的推荐算法和大规模数据处理为主。在个性化新闻推荐方面，虽然有一定的成果，但专门针对融合多种用户信息（如问卷回答）和多种新闻形式（如视频新闻）的个性化新闻推荐系统的研究较少。目前在个性化新闻推荐领域存在争论焦点，例如如何在兼顾不同新闻类型（如视频新闻和普通新闻信息）的情况下，精准地根据用户的兴趣偏好进行推荐。一些研究侧重于算法的准确性，而忽视了用户体验的多样性。本选题将以构建个性化新闻推荐系统为研究情景，重点分析和研究如何整合用户通过问卷调查等方式表达的兴趣、不同新闻类型以及新闻信息，包括视频新闻等元素，以期探寻出一套高效、精准且用户体验良好的个性化新闻推荐系统的构建机制，为后续更加深入的研究提供基础。

二、研究意义

（一）理论意义

本选题针对个性化新闻推荐系统等问题的研究具有重要的理论意义。本选题研究将深入剖析个性化推荐系统相关的算法理论，如如何根据用户的问卷回答等信息调整推荐算法权重，丰富推荐系统算法的理论基础。并且，研究如何整合多种新闻类型（新闻信息和视频新闻等）到推荐系统中，有助于完善信息推荐领域的理论架构。

（二）现实意义

在现实生活中，随着新闻资讯的海量增长，用户获取感兴趣的新闻变得困难。本研究可以为新闻媒体或相关平台提供一种有效的个性化新闻推荐方案，提高用户获取感兴趣新闻的效率，提升用户满意度。同时，对于新闻行业来说，有助于提高新闻的传播效率和精准度，增加用户对新闻平台的粘性。

三、研究方法

本研究拟采用多种研究方法相结合的方式：

文献分析法：通过查阅国内外关于个性化新闻推荐系统的文献资料，了解现有研究的成果与不足，为自己的研究提供理论基础和参考依据 [2] 。
软件工程方法：在设计和实现个性化新闻推荐系统时，遵循软件工程的规范流程，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试等阶段，确保系统的质量和可靠性。
问卷调查法：针对用户对于新闻类型（新闻信息、视频新闻等）的偏好、对新闻推荐系统的期望等问题设计问卷，收集用户的真实反馈，为个性化推荐算法提供数据支持。

四、研究方案

（一）可能遇到的困难和问题

在利用软件工程方法构建系统时，对于复杂的系统架构设计可能存在经验不足的问题，例如如何高效地整合用户、新闻类型、新闻信息、视频新闻、问卷调查、问卷回答等多个功能模块。
在使用问卷调查法收集数据时，可能面临样本的代表性不足，问卷设计不合理导致数据质量不高的问题。

（二）解决的初步设想

针对系统架构设计问题，深入学习优秀的个性化推荐系统案例，参加相关的技术论坛与交流活动，向有经验的开发者请教，同时不断进行系统架构的优化和迭代。
对于问卷调查相关的问题，精心设计问卷内容，进行小范围的预调查并根据反馈进行调整。在样本选择上，采用多种渠道获取样本，如线上线下相结合的方式，提高样本的代表性。

五、研究内容

本个性化新闻推荐系统的设计与实现主要包含以下内容：

用户模块：建立用户信息数据库，存储用户的基本信息、浏览历史、问卷回答等数据。通过对用户信息的分析，构建用户兴趣模型，这是实现个性化推荐的基础。例如，根据用户的浏览历史可以分析出用户感兴趣的新闻类型（是更倾向于新闻信息类还是视频新闻类），根据问卷回答可以获取用户明确的兴趣偏好。
新闻类型与新闻信息模块：对不同类型的新闻（包括新闻信息和视频新闻）进行分类、标签化处理。分析新闻的内容特征，如关键词、主题等，以便与用户兴趣模型进行匹配。同时，建立新闻信息的存储和管理机制，确保新闻数据的更新和准确性。
视频新闻模块：针对视频新闻的特殊性，如视频时长、视频内容的多维度分析等进行研究。设计专门的算法来处理视频新闻的推荐，例如根据视频的封面、标题、前几秒的预览内容以及用户对视频新闻的历史观看行为等因素进行推荐。
问卷调查与问卷回答模块：设计合理的问卷调查内容，涵盖用户对新闻类型、新闻主题、推荐频率等多方面的兴趣调查。建立问卷回答的分析机制，将问卷回答结果有效地转化为用户兴趣模型的一部分，从而影响新闻推荐的结果。

六、拟解决的主要问题

精准推荐问题：如何根据用户的多种信息（包括浏览历史、问卷回答等），准确地向用户推荐其感兴趣的新闻，无论是新闻信息还是视频新闻。
多类型新闻整合问题：在个性化推荐系统中，如何有效地整合不同类型的新闻（如新闻信息和视频新闻），使推荐结果既能满足用户对不同新闻类型的需求，又能体现个性化。

七、预期成果

系统设计文档：包括系统的需求分析、总体设计、详细设计等文档，详细描述个性化新闻推荐系统的功能、架构、数据库设计等内容。
可运行的个性化新闻推荐系统：实现一个基于用户、新闻类型、新闻信息、视频新闻、问卷调查、问卷回答等功能的个性化新闻推荐系统，能够正常运行并展示个性化推荐的效果。
研究报告：撰写研究报告，总结在个性化新闻推荐系统设计与实现过程中的研究成果、遇到的问题及解决方案，对系统的性能进行评估，并对未来的研究方向提出展望。

进度安排：

2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；

2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；

2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；

2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；

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2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；

2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。

参考文献：

[1] 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.

[2] 方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.

[3] 李永刚. "基于Python的计算机软件应用技术研究"[J]. 无线互联科技, 2021, 18(11): 36-37.

[4] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[5] Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[6] 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.

[7] 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.

[8] 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.

[9] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

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

[12] 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.

[13] 孙强, 李建华, 李生红. "基于Python的文本分类系统开发研究"[J]. 计算机应用与软件, 2011, 28(03): 13-14.

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。