Flask项目：从零到一搭建一个新闻推荐系统（基于特征提取算法TF-IDF实现）

更多内容请见： 《Python Web项目集锦》 - 专栏介绍和目录

文章目录

    • 一、前言
      • 1.1 项目介绍项目截图
      • 1.2 功能特点-后端（Flask）
      • 1.3 功能特点-前端（HTML/CSS/JS）
      • 1.4 功能特点-推荐算法
      • 1.5 依赖安装
    • 二、完整代码
      • 2.1 项目结构
      • 2.2 样例新闻数据：`news_data.txt`
      • 2.3 前端：`templates/index.html`
      • 2.4 后端：`main.py`
      • 2.5 运行项目

一、前言

1.1 项目介绍项目截图

本文详细介绍从零到一搭建基于Flask的新闻推荐系统，并给出完整Python代码，推荐算法基于特征提取算法TF-IDF实现 ，页面打开截图如下：

1.2 功能特点-后端（Flask）

  • Jinja2 模板渲染：首页直接渲染所有新闻
  • RESTful API：/recommend?query=xxx返回 JSON 推荐结果
  • TF-IDF + 余弦相似度：基于标题+正文的语义匹配
  • 自动数据初始化：首次启动自动创建news_data.txt
  • 文本预处理：中文兼容的清洗逻辑

1.3 功能特点-前端（HTML/CSS/JS）

  • 响应式设计：Bootstrap 5 + 自定义 CSS
  • 实时搜索：500ms 防抖，输入即推荐<

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