A175-django实现个性化新闻推荐系统【完整源码论文任务书开题报告】
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开题报告内容：
一．选题的背景与意义
1. 课题背景
随着互联网的发展，网络新闻已经成为人们获取信息的重要渠道之一。然而，网络新闻的数量和种类也呈现出爆炸式的增长，给用户带来了信息过载的困扰。用户往往需要花费大量的时间和精力来筛选出自己感兴趣的新闻，而忽略了其他可能有价值的信息。因此，如何根据用户的个性化需求，为用户提供合适的新闻信息，是网络新闻服务面临的一个重要问题。
个性化新闻推荐系统是一种利用计算机技术和人工智能技术，根据用户的兴趣、偏好、行为等特征，为用户推荐可能感兴趣的新闻信息的系统。个性化新闻推荐系统可以有效地解决信息过载的问题，提高用户的满意度和忠诚度，增强网络新闻服务的竞争力和影响力。
个性化新闻推荐系统主要包括两个方面：数据采集和数据分析。数据采集是指通过网络爬虫技术，从各种网站中获取新闻信息、用户数据等，并进行数据预处理和存储。数据分析是指通过推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣模型等，对新闻信息进行评分或排序，并生成推荐列表。
2. 课题意义
本课题旨在设计和实现基于网络爬虫的个性化新闻推荐系统，以解决信息过载和用户满意度低的问题。通过提供实时、个性化的新闻推荐，系统将帮助用户更轻松地获取感兴趣的信息，提高用户满意度，同时增加新闻媒体的用户参与度和广告效果，具有重要的实际应用价值。
本项目的课题意义如下：
（1）提高用户体验：通过向用户提供个性化的新闻推荐，可以帮助用户更轻松地找到自己感兴趣的信息，提高用户满意度。
（2）促进新闻传媒发展：新闻网站可以通过提供个性化推荐吸引更多用户，增加广告点击率和在线阅读率，从而提高收益。
（3）技术创新：设计和实现一个基于网络爬虫的新闻推荐系统需要涉及多个技术领域，包括数据爬取、自然语言处理和机器学习等，有助于技术研究和创新。
二．设计目标
本课题旨在设计并实现一个基于网络爬虫技术和推荐算法的个性化新闻推荐系统，建立网络爬虫用于数据收集、构建用户兴趣模型、开发个性化新闻推荐算法、设计用户友好的界面，旨在为用户提供更好的新闻阅读体验，同时促进新闻媒体发展，涉及多个技术领域的综合应用。该系统具有以下特点：
（1）系统采用Python+Django开发工具，提供用户注册登录、个性化推荐、头条新闻、热门新闻等功能，界面美观、操作简便。
（2）系统采用MySQL数据库存储数据，采用网络爬虫技术定时从各大新闻网站抓取新闻信息、用户数据等，并进行数据清洗、去重、分类等预处理操作。
（3）系统采用多种推荐算法（如协同过滤、内容过滤、混合过滤等），结合用户的历史行为、兴趣模型等，对新闻信息进行评分或排序，并生成个性化的推荐列表。
（4）系统具有良好的可扩展性和可维护性，可以根据不同的数据源和推荐需求进行调整和优化。
三．设计思路
1.需求分析
（1）系统前端功能需求
每个子功能模块实现了系统的关键功能，如用户管理、数据收集、兴趣建模和个性化推荐。这些模块协同工作，以提供用户满意的个性化新闻推荐体验，同时不断优化推荐结果以适应用户需求的变化。
系统前端主要功能如下，前端功能结构图如图1所示。
图1 前端功能结构图
1）账号管理：用户可以通过输入用户名、密码、邮箱等信息进行注册，也可以通过用户名和密码进行登录。登录后，用户可以查看和修改个人信息，如昵称、头像、兴趣标签等。
2）个性化推荐：包括头条新闻、热门新闻、猜你喜欢。
头条新闻：用户可以在头条栏目看到最新、最热门、最权威的新闻信息，涵盖各个领域和话题。用户可以按照时间或者热度进行排序，也可以按照分类进行筛选。
热门新闻：用户可以在热门栏目看到当前最受关注的新闻信息，包括热搜词、热点事件、热议话题等。用户可以点击查看相关的新闻列表，也可以参与评论和讨论。
猜你喜欢：用户可以在首页看到为自己定制的新闻推荐列表，每条新闻都有标题、摘要、来源、时间等信息。用户可以点击新闻查看详情，也可以对新闻进行评价、收藏、分享等操作。系统会根据用户的反馈和行为不断更新用户的兴趣模型，从而提高推荐的准确性和个性化程度。
3）新闻浏览与搜索：用户可以通过输入关键词或短语，在系统中搜索相关的新闻信息，并根据不同的条件进行筛选和排序，如时间、来源、分类等；用户可以通过点击不同的栏目或分类，浏览系统中的各种新闻信息，并根据自己的喜好进行选择和阅读。
4）新闻评论与评分：用户可以在浏览的新闻下输入一段文字进行评论，并且可以选择1到5颗星对新闻进行评分。
5）用户行为：用户可以通过点击收藏按钮，将自己感兴趣的新闻信息保存到自己的收藏夹中，并在需要时进行查看和管理；用户可以通过点击分享按钮，将自己喜欢的新闻信息分享到其他平台或社交媒体上，如微信、微博、QQ等，并与其他人进行交流和讨论；用户可以通过点击评价或反馈按钮，对系统中的新闻信息进行评价或反馈，如点赞、点踩、举报等，并查看其他用户的评价或反馈。
（2）系统后端功能需求
系统后端主要功能如下，系统后端功能结构图如图2所示。
图2 后端功能结构图
1）数据采集与处理：
数据采集：系统通过网络爬虫技术定时从各大新闻网站抓取新闻信息、用户数据等，并进行数据清洗、去重、分类等预处理操作。系统会将采集到的数据存储在MySQL数据库中，以便后续的数据分析和推荐。
爬虫程序设计：使用Python编写一个网络爬虫程序，步骤如下：
数据源选择：选择适当的新闻网站作为数据源。考虑选择具有丰富内容、定期更新的新闻网站，例如新浪新闻、腾讯新闻等。
定义爬虫的起始URL，从新闻网站的主页开始。
遍历新闻列表页面，抓取新闻文章的链接。
访问新闻文章链接，提取标题、内容、发布时间等信息。
存储新闻数据，可以使用数据库（如MySQL或MongoDB）或文本文件。
定期更新：设置爬虫程序的定时任务，以确保数据的定期更新。可以使用Python的定时任务库（如APScheduler）来实现。
数据处理：系统通过数据转换技术将原始的新闻数据转换为适合推荐算法处理的格式，如文本向量化、特征提取、特征选择等。系统会将转换后的数据存储在数据库中，以便后续的模型训练和推荐。
使用自然语言处理技术来分析用户行为数据和新闻文章，包括：
分词：将文章内容分割成词语。
关键词提取：提取关键词或短语，用于建立用户兴趣模型。
文本向量化：将文本转换成数值向量，例如使用TF-IDF或Word2Vec。
用户兴趣模型：建立用户的兴趣模型，基于关键词提取和用户行为，为用户分配兴趣标签，如“科技”、“体育”等。
2）新闻推荐：
模型训练：系统通过模型训练技术利用转换后的数据构建并训练多种推荐算法（如协同过滤、内容过滤、混合过滤等），并评估其性能和效果。系统会将训练好的模型保存在数据库中，以便后续的推荐模型和推荐列表生成。
选择适当的新闻推荐算法，包括：
协同过滤：基于用户行为和用户相似性来推荐新闻。
内容推荐：基于新闻内容和用户兴趣标签来推荐新闻。
混合推荐：结合协同过滤和内容推荐，提高推荐效果。
推荐模型：系统通过推荐模型技术根据用户的历史行为、兴趣模型等，对新闻信息进行评分或排序，并生成个性化的推荐列表。系统会将推荐列表发送给前端显示给用户，也会将推荐结果存储在数据库中，以便后续的评估和优化。
用户行为数据收集：收集用户的历史行为数据，包括点击历史、浏览历史、搜索历史等。这可以通过用户登录信息或浏览器Cookie来实现。
数据预处理：对用户行为数据进行预处理，包括数据清洗、去重和格式化。确保数据的一致性和可用性。
3）新闻管理：系统通过新闻管理技术对新闻进行管理和维护，如添加删除、修改更新、分类标签、审核发布等。系统会将新闻的基本信息和内容存储在数据库中，以便后续的分析和推荐。
4）新闻收藏管理：用户对感兴趣的新闻进行收藏，并对收藏的新闻进行增加、修改、删除和查看的操作。系统会将用户收藏的新闻存储在数据库中，后续可进行分析和推荐。
5）新闻评价管理：用户可对新闻进行评价，并且可以对新闻的评价进行增加，修改，删除，查看。系统会将用户对新闻的评价存储在数据库中。
6）用户行为数据管理：系统会收集用户的历史行为数据，包括用户检索记录、浏览记录、用户评论，分享等。这可以通过用户登录信息或浏览器Cookie来实现。
7)新闻反馈管理：用户可以对新闻进行点赞，拉踩和举报。系统会收集这些数据来对用户生成个性化的推荐。
8）用户管理：系统通过用户管理技术对用户进行管理和维护，如注册审核、登录验证、信息修改、密码找回等。系统会将用户的基本信息和行为记录存储在数据库中，以便后续的分析和推荐。
2. 数据库设计
数据库在基于网络爬虫的个性化新闻推荐系统中扮演着重要的角色，用于存储新闻数据、用户信息、用户行为记录以及系统配置等信息。以下是数据库设计的一些关键部分。
（1）数据库概念结构设计
1）用户（User）实体：用于存储用户的基本信息，如用户名、密码哈希、电子邮件地址等。这个实体用于管理系统的用户和其相关信息。实体属性图如图3所示。
2）新闻（News）实体：用于存储新闻的基本信息，如标题、摘要、内容、来源、时间等。这个实体用于管理系统的新闻和其相关信息。实体属性图如图4所示。
图3 用户信息E-R图
图4 新闻数据E-R图
3）评价（Rating）实体：用于存储用户对新闻的评价信息，如评分、评论、收藏、分享等。这个实体用于记录用户的反馈和行为，以便后续的分析和推荐。实体属性图如图5所示。
图5 评价E-R图
4）推荐（Recommendation）实体：用于存储用户的推荐列表信息，如新闻ID、评分或排序值等。这个实体用于生成和展示用户的个性化推荐结果。实体属性图如图6所示。
6）兴趣（Interest）实体：用于存储用户的兴趣模型信息，如兴趣标签、权重值等。这个实体用于表示用户的偏好和需求，以便后续的分析和推荐。实体属性图如图7所示。
图6 推荐E-R图 图7 用户兴趣E-R图
7）分类（Classify）实体：用于存储用户的分类模型信息，如分类编号、名称等。这个实体用于表示用户的偏好和需求，以便后续的分析和推荐。分类属性图如图8所示。
8）标签（Tag）实体：用于存储用户的标签模型信息，如标签编号、名称等。这个实体用于表示用户的偏好和需求，以便后续的分析和推荐。标签属性图如图9所示。
图8 用户分类E-R图 图9 用户标签E-R图
系统整体ER图如图10所示。
图10 系统ER图
（2）数据表设计
1）新闻数据表
新闻数据表用于存储从网络爬虫收集到的新闻文章数据，每一行代表一篇新闻文章。表结构如表1所示。
表1 新闻数据表
2）用户信息表
用于存储系统用户的基本信息，例如用户名、密码哈希等。表结构如表2所示。
表2 用户信息表
3）用户评价表
用于记录用户的评价，包括评价编号、评价内容、评分等。表结构如表3所示。
表3 用户评价表
4）用户行为表
用于记录用户的行为，包括行为编号、收藏、点赞、浏览、分享等。表结构如表4所示。
表4 用户行为表
5）用户兴趣标签表
用于存储用户的兴趣标签，这些兴趣标签可以根据用户行为和阅读历史动态更新。表结构如表5所示。
表5 用户兴趣标签表
6）推荐表
用于存储管理员信息，统计用户行为，管理普通用户与新闻实体。表结构如表6所示。
表6 推荐表
7）新闻分类表
用于新闻类别信息，对新闻进行分类。表结构如表7所示。
表7 新闻分类表
8）新闻标签表
用于存储新闻标签信息，统计用户行为，管理标签与标签实体。表结构如表8所示。
表8 新闻标签表
9）分类联系表
用于存储分类与新闻的联系信息，管理分类实体与新闻实体。表结构如表9所示。
表9 分类联系表
10）标签联系表
用于存储标签与新闻的联系信息，管理标签实体与新闻实体。表结构如表10所示。
表10 标签联系表
3. 软件系统概要设计
图11 软件系统架构图
（1）软件系统架构
该系统的系统架构可以分为三层：展示层、业务逻辑层和数据访问层。展示层负责与用户交互，展示新闻信息和推荐结果，接收用户的反馈和请求。业务逻辑层负责处理用户的请求，执行数据采集、数据转换、模型训练、推荐模型，新闻管理，新闻收藏管理，新闻反馈管理，用户管理等功能，生成推荐列表并返回给展示层。数据访问层负责存储和管理系统所需的各种数据，如新闻数据、用户数据、评价数据、推荐数据、兴趣数据等。如图11所示。
（2）核心业务流程分析
一个基于网络爬虫的个性化新闻推荐系统的业务系统流程，其核心业务流程分析有以下内容。
1）数据采集与处理
数据采集流程图如图12所示。选择合适的数据源：设计的网络爬虫定期启动，开始从新闻网站抓取最新的新闻数据。
确定爬取目标和范围：根据需求和目的，选择想要爬取的新闻网站和栏目，以及想要获取的新闻信息，如标题、正文、作者、时间、图片等。也可以设定一些过滤条件，如新闻类别、关键词、时间范围等，来缩小爬取范围。
分析网页结构和规律：通过浏览器的开发者工具或者其他工具，观察想要爬取的新闻网页的源代码和元素，找出其中包含新闻信息的标签和属性，以及新闻列表和详情页之间的链接规律。这些信息将帮助构造合适的请求和解析方法。
根据选择的编程语言和框架，编写爬虫程序，实现以下功能：
发送请求：根据网页的URL地址和请求方式（如GET或POST），使用相应的库或模块（如requests或urllib），向目标网站发送请求，并获取响应内容。
解析响应：根据网页的编码格式（如UTF-8或GBK），使用相应的库或模块（如BeautifulSoup或lxml），对响应内容进行解码和解析，提取出你想要的新闻信息，并保存到变量或数据结构中。
提取链接：根据网页中的链接规律，使用相应的库或模块（如re或BeautifulSoup），从响应内容中提取出下一个要爬取的新闻列表或详情页的URL地址，并保存到变量或数据结构中。
数据缓存：使用Redis对爬取的数据进行缓存处理。
循环爬取：根据设定的停止条件（如最大爬取数量或时间），使用循环结构（如while或for），从变量或数据结构中读取下一个要爬取的URL地址，并重复上述发送请求、解析响应、提取链接、存储数据等步骤，直到满足停止条件为止。
测试和优化爬虫程序：在编写好爬虫程序后，需要对其进行测试和优化，以保证其正确性和高效性。主要包括以下方面：
调试错误：通过打印日志或设置断点等方式，检查程序中是否有语法错误、逻辑错误、运行错误等，并进行修改和修复。
处理异常：通过捕获异常或设置重试机制等方式，处理程序中可能遇到的异常情况，如网络超时、页面不存在、验证码等，并进行相应的处理和反馈。
提高效率：通过使用多线程或多进程等方式，提高程序的并发能力和爬取速度，同时注意控制资源的消耗和分配，以避免造成服务器的过载或崩溃。
遵守规则：通过阅读目标网站的robots.txt文件或其他规则，了解其对爬虫行为的限制和要求，如访问频率、访问时间、访问内容等，并在程序中设置相应的参数和策略，以避免被封禁或拒绝访问。
数据收集：根据数据分析的目标和需求，选择合适的数据源，如数据库、文件系统、网络爬虫、传感器等，并使用相应的工具和方法，如SQL、Python、Spark等，从数据源中抽取所需的数据。
图12 数据采集流程图 图13 数据处理流程图
数据处理流程图如图13所示。数据清洗：检测并处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，提高数据的质量和可用性。常用的数据清洗技术包括删除、填充、替换、规范化等。
数据转换：将原始数据转换为适合分析和应用的格式和结构，如将文本数据转换为数值型或类别型，将多维数据转换为一维向量等。常用的数据转换技术包括编码、标准化、离散化、降维等。
数据集成：将来自不同数据源或不同视角的数据合并为一个统一的数据集，以便进行全面和深入的分析。常用的数据集成技术包括连接、合并、聚合等。
数据归约：在保持数据本质特征的前提下，减少数据的规模和复杂度，提高数据分析的效率和准确性。常用的数据归约技术包括抽样、聚类、特征选择等。
存储数据：根据你选择的存储方式（如文件或数据库），使用相应的库或模块（如csv或pymysql），将提取出的新闻信息存储到本地或远程服务器中。
2）协同过滤算法流程
协同过滤算法流程如图14所示。构建用户-物品评分矩阵：根据用户对物品（如新闻）的评分或喜好（如点击、收藏等），构建一个二维矩阵，其中每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，每个元素代表一个用户对一个物品的评分或喜好。如果某个用户没有对某个物品评分或表达喜好，则该元素为空值。
图14 协同过滤算法流程图
计算相似度：根据用户-物品评分矩阵，计算用户之间或物品之间的相似度。常用的相似度度量方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度、欧氏距离等。如果是基于用户的协同过滤，则计算每两个用户之间的相似度；如果是基于物品的协同过滤，则计算每两个物品之间的相似度。
生成候选推荐列表：根据相似度矩阵，为每个用户生成一个候选推荐列表。如果是基于用户的协同过滤，则为每个用户找出与其最相似的K个用户，并将这些用户喜欢而该用户未评分或未表达喜好的物品作为候选推荐列表；如果是基于物品的协同过滤，则为每个用户找出其评分或喜好过的物品的最相似的K个物品，并将这些物品作为候选推荐列表。
预测评分或喜好：根据候选推荐列表，预测每个用户对每个候选物品的评分或喜好。如果是基于用户的协同过滤，则根据该用户与其最相似的K个用户的评分或喜好的加权平均来预测；如果是基于物品的协同过滤，则根据该用户对其评分或喜好过的物品的最相似的K个物品的评分或喜好的加权平均来预测。
生成最终推荐列表：根据预测评分或喜好，为每个用户生成一个最终推荐列表。一般来说，选择预测评分或喜好最高的N个物品作为最终推荐列表。
3）个性化新闻推荐流程
个性化新闻推荐流程图如图15所示。
当用户登录系统时，输入用户名与密码。
登录时先判断用户登录信息是否正确，不正确则询问是否注册用户，不注册返回登陆界面。注册则注册用户，并储存到数据库中。之后判断是否为管理员用户。是则进入后端管理程序，不是则进入浏览新闻界面。
系统开始跟踪用户的行为，包括点击历史、喜欢或不喜欢的新闻、搜索历史等。
个性化新闻推荐是指根据用户的兴趣、偏好、行为等特征，为用户推荐他们可能感兴趣的新闻内容。一般来说，个性化新闻推荐流程包括以下几个步骤：
数据收集：从新闻源收集新闻内容，并从用户端收集用户行为数据，如点击、浏览、评论等。同时，也可以收集用户和新闻的其他特征数据，如用户的年龄、性别、地理位置等，以及新闻的类别、关键词、时间等。
数据处理：对收集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，以便进行后续的数据分析和应用。例如，对新闻内容进行分词、去停用词、提取关键词等操作，对用户行为数据进行去噪、补全、归一化等操作。
数据分析：对处理后的数据进行深入的分析，以挖掘用户和新闻之间的潜在关系和规律。常用的数据分析方法有协同过滤、内容过滤、深度学习等。这些方法可以从不同角度建模用户和新闻的表示，并计算他们之间的相似度或匹配度。
数据应用：根据数据分析的结果，为每个用户生成一个候选推荐列表。
5）用户注册与登录流程
用户注册与登录流程如图16所示。
用户首先进行登录，输入用户名与密码。
登录时先判断用户登录信息是否正确，不正确则询问是否注册用户，不注册返回登陆界面。注册则注册用户，并储存到数据库中。之后判断是否为管理员用户。是则进入后端管理程序，不是则进入浏览新闻界面。
四．将提交的成果
1. 完整软件系统。
2. 毕业设计报告。
3. 源代码和部署文档。
4. 系统部署和测试的视频。
图15 个性化新闻推荐流程图
图16 用户注册与登录流程图
五．进度计划
2023年7月-8月 通过文献调研，学习主要核心技术，确定课题研究内容。完成系统需求分析。依据需求，进行系统的数据库设计和软件概要设计，完成系统开发环境配置。
2023年9月 初步完成数据库系统搭建。撰写开题报告，参加开题答辩。根据导师意见修改完善系统设计。
2023年10月-12月 根据系统设计，实现各模块功能。进行模块测试，根据测试结果
对系统进行调整和完善。
2024年1月 完成系统的整体测试和中期检查表，参加中期答辩。根据中期检查意见优化系统设计。
2024年2月 对系统进行整体调试与完善，撰写毕业设计报告初稿。
2024年3月-4月 完成毕业设计报告，进行毕业答辩。
六、参考文献
[1]孟令菊. Django Web开发从入门到实战[M]. 北京: 清华大学出版社, 2021.
[2]李永华. AI源码解读：推荐系统案例（Python版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2021.
[3]张雨. 融合用户聚类和协同过滤的新闻推荐系统设计与实现[D]. 山东师范大学, 2019
[4]李云霞,李伟. 基于用户角度的新闻内容个性化推荐研究[J]. 新闻研究导刊, 2023, 14(07): 87-89.
[5]黄振. 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现[D]. 电子科技大学, 2021
[6]聂翌帅. 基于用户活跃度的新闻推荐算法研究[D]. 西安电子科技大学, 2020
[7]孙畅. 基于改进k-means和卷积神经网络的新闻推荐系统[D]. 阜阳师范大学, 2022
[8]郑杜福. 基于文本特征的新闻推荐系统的研究与实现[D]. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2021
[9]薛松. 基于协同过滤的新闻推荐系统的设计与实现[D]. 山东师范大学, 2019
[10]王硕. 基于协同过滤的农业新闻推荐系统的研究[D]. 吉林农业大学, 2021
[11]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
[12]胡箐妍. 个性化新闻推荐技术研究[J]. 中国传媒科技, 2022, (07): 137-139, 143.
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指导教师意见：
指导教师签字：
2023年10 月 10 日
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开题审查小组意见：
组长签字：
2023年 10 月 12 日
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