机器学习：基于python新闻推荐系统热点新闻分析可视化分析协同过滤推荐算法 Django框架冷启动推荐算法计算机毕业设计（源码+文档）

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、协同过滤推荐算法、Echarts可视化、数据分析、排行榜、MySQL数据库

该新闻推荐系统以Python+Django为技术核心，整合协同过滤推荐算法、Echarts可视化工具与MySQL数据库，构建了覆盖前台用户交互与后台管理的全功能平台，聚焦个性化新闻分发与数据化运营需求。

前台用户功能丰富且贴合使用场景：支持注册、登录、密码找回等账户管理操作，提供新闻搜索、分类浏览、详情查看等基础服务，同时配备评分、收藏、点赞、评论等互动功能，用户可在个人中心管理历史数据与个人信息。个性化推荐机制精准适配不同用户状态，游客获得热门新闻推荐，已登录用户通过协同过滤算法获取契合偏好的内容，冷启动或数据稀疏时自动切换热门推荐；“猜你喜欢”功能聚焦当前新闻类型，推荐高偏好且未浏览的内容，提升用户粘性。

后台管理端以数据驱动运营，通过Echarts实现用户偏好新闻Top20、新闻类型偏好分布等数据的柱状图与饼状图可视化展示，直观呈现平台运营态势。管理员可全面管控新闻（类型、内容）、用户（账户、权限）及用户互动数据（评分、收藏、评论等），同时支持用户偏好管理，为推荐算法优化提供数据支撑，确保系统推荐精准度与运营高效性。

前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索新闻、浏览新闻、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、个性化推荐等功能；
后台管理员包含：可视化数据分析、新闻类型管理、新闻管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户浏览管理、用户偏好管理、管理员管理等。
个性化推荐：
游客（用户未登录）：热门推荐（推荐用户偏好较高的新闻）；
用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户偏好数据；
如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果），采用热门推荐（推荐用户偏好较高的新闻）。
猜你喜欢：查询当前新闻类型下，偏好值较高的新闻，同时排除登录用户已有偏好的新闻
使用echarts.js组件实现柱状图和饼状图可视化效果。
用户偏好新闻Top20：平均偏好值较高的前20个新闻。
用户偏好新闻类型：有用户偏好的新闻中，新闻类型的平均偏好值。

2、项目界面

（1）系统首页-----新闻分类、新闻预览、新闻推荐

（2）后台可视化分析----用户偏好新闻Top20、用户偏好新闻类型

（3）新闻详情页--------新闻详细内容、点赞、收藏、评分

（4）新闻详情页--------新闻详细内容、点赞、收藏、评分

（5）猜你喜欢新闻、新闻评论

（6）个人中心—个人信息、我的评分、点赞、收藏、浏览历史

（7）后台数据管理—新闻数据管理

（8）用户偏好管理

（9）注册登录

3、项目说明

系统功能模块介绍

1. 用户前台功能模块

用户账户管理
- 登录/注册：用户可以通过注册账号或登录已有账号进入系统。
- 忘记密码：提供找回密码功能，用户可通过绑定的邮箱或手机验证找回密码。
- 退出登录：用户可安全退出登录状态。
- 修改信息：用户可以修改个人信息，如头像、昵称、联系方式等。
- 密码修改：用户可以修改登录密码，增强账户安全性。
新闻浏览与交互
- 新闻分类浏览：用户可以根据新闻类型（如时政、娱乐、体育等）浏览新闻。
- 新闻搜索：提供搜索功能，用户可以通过关键词搜索感兴趣的新闻。
- 新闻详情页：展示新闻的详细内容，包括标题、正文、发布时间等，并提供点赞、收藏、评分和评论功能。
- 用户评分：用户可以对新闻进行评分，系统会根据评分数据进行分析和推荐。
- 用户收藏：用户可以收藏感兴趣的新闻，方便后续查看。
- 用户评论：用户可以在新闻详情页发表评论，与其他用户互动。
- 用户点赞：用户可以对新闻或评论进行点赞，表达自己的喜好。
个性化推荐
- 热门推荐：针对未登录的游客，推荐热门新闻。
- 协同过滤推荐：针对已登录用户，基于用户的历史行为和偏好数据，通过协同过滤算法进行个性化推荐。
- 猜你喜欢：根据用户当前浏览的新闻类型，推荐偏好值较高的新闻，并排除用户已浏览或评分的新闻。
个人中心
- 个人信息管理：展示和管理用户的基本信息。
- 我的评分：查看用户对新闻的评分记录。
- 我的点赞：查看用户点赞的新闻列表。
- 我的收藏：查看用户收藏的新闻列表。
- 浏览历史：记录用户浏览过的新闻，方便用户回顾。

2. 后台管理员功能模块

数据可视化分析
- 用户偏好新闻Top20：通过柱状图或饼状图展示用户偏好值最高的前20条新闻。
- 用户偏好新闻类型：分析用户偏好的新闻类型，展示各类型新闻的平均偏好值。
新闻管理
- 新闻类型管理：管理员可以添加、修改或删除新闻类型。
- 新闻数据管理：管理员可以发布、编辑、删除新闻，管理新闻的状态（如是否显示、是否置顶等）。
用户管理
- 用户信息管理：管理员可以查看、编辑用户信息，包括用户的基本信息和权限设置。
- 用户行为管理：管理员可以查看用户的浏览历史、评分记录、收藏记录、评论记录和点赞记录。
- 用户偏好管理：分析和管理用户的偏好数据，为个性化推荐提供支持。
管理员管理
- 管理员账号管理：添加、删除或修改管理员账号，设置管理员权限。

3. 技术实现

技术栈：
- 后端：Python语言、Django框架、MySQL数据库。
- 推荐算法：基于协同过滤的推荐算法。
- 前端可视化：使用Echarts.js组件实现数据可视化（柱状图、饼状图等）。
- 数据分析：对用户行为数据和新闻数据进行分析，支持个性化推荐和可视化展示。

4、核心代码

# 前台用户首页视图fromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.shortcutsimportrenderfromapp_news.modelsimportNewsfromapp_newstype.modelsimportNewstypefromapp_tools.rec.collaborative_filtering_based_userimportcfRecommendfromapp_tools.toolsimportConstantToolsfromapp_userpreference.modelsimportUserpreference# 前台用户首页视图函数defindex(request):# 全部新闻，关联新闻类型分页查询所有新闻数据，新闻id降序（添加时间降序）newss=News.objects.values("id","newsname","imagepic","sources","newstypeid__newstypename").order_by("-id")# 分页查询paginator=Paginator(newss,ConstantTools.page_size_user)# 查询第一页pageBean=paginator.page(1)# 查询所有新闻类型：id降序排列newstypes=Newstype.objects.all().order_by("-id")print("***推荐新闻开始***")# 定义推荐的新闻列表变量recommendNewss=None# 判断用户是否登录ifrequest.session.get(ConstantTools.session_user,None):# 获取登录用户iduserid=request.session.get(ConstantTools.session_user).get("id")# 推荐新闻recommendNewss=doRecommend(userid)else:print("用户未登录，采用热门推荐!")recommendNewss=hotRecommend()print("***推荐新闻结束***")# 返回到页面的数据return_data={"page":1,"pageBean":pageBean,"newstypes":newstypes,"recommendNewss":recommendNewss,}returnrender(request,"index.html",context=return_data)# 推荐新闻：游客（用户未登录）：# 热门推荐（推荐用户偏好较高的新闻）；# 用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户偏好数据，# 如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果），采用热门推荐（推荐用户偏好较高的新闻）。defdoRecommend(userid):# 查询所有用户偏好数据userpreferences=Userpreference.objects.all()# 调用基于用户的协同过滤推荐算法recommendNewsidList=cfRecommend(userid,userpreferences)# 判断是否有推荐结果ifrecommendNewsidListandlen(recommendNewsidList)>0:# 根据预测偏好值降序查询推荐的新闻# 将推荐的新闻id列表转新闻id字符串（以逗号分割），新闻id列表中的id是int类型，故需先使用内置函数map将int转strnewsids=",".join(map(str,recommendNewsidList))# 根据预测偏好值降序查询新闻列表sql，关联新闻类型sql="select m.*, t.newstypename from table_news m "\"left join table_newstype t on t.id = m.newstypeid "\"where m.id in (%s) order by field(m.id, %s)"%(newsids,newsids)print(sql)# 返回查询的结果returnNews.objects.raw(sql)else:print("基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果，采用热门推荐！")# 热门推荐（推荐用户偏好较高的新闻），同时排除当前登录用户已有偏好的新闻recommendNewss=hotRecommend(userid=userid)returnrecommendNewss# 热门推荐：推荐用户偏好较高的新闻，同时排除当前登录用户已有偏好的新闻# 参数userid：当前登录用户id，# 如果参数为空，即查询所有用户偏好较高的新闻；# 如果参数不为空，排除登录用户已有偏好的新闻。defhotRecommend(userid=None):# sql语句sql="select m.*, t.newstypename, "\"round(avg(w.preference), 1) as avgpreference, count(m.id) as preferencecount "\"from table_news m "\"left join table_newstype t on t.id = m.newstypeid "\"left join table_userpreference w on w.newsid = m.id "\"where 1 = 1 "# 判断用户是否登录ifuserid:# 登录用户# 排除登录用户已有偏好的新闻sql+="and m.id not in ( select newsid from table_userpreference where userid = %s ) "%userid sql+="group by m.id order by avgpreference desc, preferencecount desc limit 0, 10 "print(sql)# 查询returnNews.objects.raw(sql)