摘 要
近年来，个性化推荐服务已经成为 Web 技术的热点，广泛应用于每日新闻、实时资讯、影视剧集、电商购物等各种网络站点上，旨在帮助用户有效地处理信息过载问题。推荐系统需要对海量数据进行过滤、计算和可视化等复杂操作，而传统的 Web 技术如 ASP、PHP、JSP 等在大数据处理和数据可视化方面表现不佳。然而，现今的 Python Web 框架，如 Django、Flask、Pyramid 等，以其强大的数据处理能力和灵活性，为推荐系统的设计和开发提供了简洁且高效的解决方案。
本系统针对用户需求，设计并实现了一款基于 B/S（浏览器/服务器）应用模式的新闻推荐系统。系统采用 Python 语言，在 PyCharm 开发工具的支持下，利用 Django 构建了系统的框架，并使用 MongoDB 作为系统数据库。前端技术方面，系统充分利用了当前流行的 jQuery 和 Ajax 技术，同时融合了网络爬虫、推荐算法和数据可视化等热门技术，以提供更丰富的用户体验。这个新闻推荐系统结合了现代 Web 技术和数据科学方法，旨在满足用户的信息需求，提供更好的用户体验。我们将继续改进和扩展系统，以确保其在不断变化的网络环境中保持卓越性能，并更好地应对未来的挑战。
关键词：推荐系统；推荐算法；B/S；网络爬虫；Django
ABSTRACT
Design and Implementation of News Recommendation System Based on python
ABSTRACT
In recent years, personalized recommendation services have become a hot spot in web technology, widely used in daily news, real-time information, film and television series, e-commerce shopping and other network sites, to help users effectively deal with information overload. Recommendation systems require complex operations such as filtering, calculation, and visualization of massive amounts of data, while traditional web technologies such as ASP, PHP, JSP, etc. do not perform well in big data processing and data visualization. However, today's Python web frameworks, such as Django, Flask, Pyramid, etc., provide a concise and efficient solution for recommender system design and development with their powerful data processing capabilities and flexibility.
According to the needs of users, this system designs and implements a news recommendation system based on B/S (browser/server) application mode. The system uses the Python language, supported by the PyCharm development tool, uses Django to build the framework of the system, and uses MongoDB as the system database. In terms of front-end technology, the system makes full use of the current popular jQuery and Ajax technologies, while integrating popular technologies such as web crawlers, recommendation algorithms, and data visualization to provide a richer user experience. This news recommendation system combines modern web technology and data science methods to meet the information needs of users and provide a better user experience. We will continue to improve and expand the system to ensure it maintains superior performance in an ever-changing network environment and is better prepared for future challenges.
Keywords： Recommendation System; Recommendation Algorithm; B/S; Web Crawler; Django
目 录
摘 要11绪论11.1课题背景和意义11.2国内外研究现状21.2.1国外研究现状21.2.2国内研究现状21.3论文的主要内容32系统分析42.1可行性分析42.1.1社会可行性分析42.1.2经济可行性分析42.1.3技术可行性分析42.1.4可行性分析结论42.2系统需求分析42.2.1系统目标分析52.2.2系统需求结构分析52.2.3系统功能需求分析62.2.4系统性能需求分析102.2.5系统软硬件资源分析113系统设计133.1系统软件架构设计133.2系统模块设计143.2.1用户管理模块153.2.2新闻信息爬取模块163.2.3历史行为记录模块173.2.4数据展示模块173.2.5数据可视化模块173.2.6新闻推荐模块183.3系统数据库设计183.3.1概念结构设计183.3.2逻辑结构设计213.3.3物理结构设计214系统实现与测试234.1系统实现234.1.1系统开发环境234.1.2注册模块实现244.1.3登录模块实现254.1.4新闻信息爬取模块实现264.1.5历史行为记录模块实现285 系统测试305.1测试定义及目的305.2性能测试305.3测试模块305.4测试结果316总结与展望326.1总结326.2展望32参考文献34致谢35
绪论
1.1课题背景和意义
随着互联网的不断发展，大量的信息以文本、图像、视频等形式散布在各种网站和社交媒体上。这些信息包含了宝贵的商业、社会和科学数据，可以用于市场分析、舆情监测、社会趋势预测、科研研究等多个领域。
网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，可以帮助我们从互联网上收集大量的数据。通过编写Python爬虫程序，我们可以访问各种网站，抓取网页内容、图片、视频等信息，从而建立起大规模的数据集。这为商业分析提供了巨大的便利，企业可以通过分析竞争对手的产品信息、用户评论、价格趋势等来制定市场战略。政府机构可以监测舆情，了解社会民意，及时应对突发事件。
科研人员可以获取海量的文献、实验数据，支持科学研究和创新。网络爬虫的应用不仅提高了数据的采集效率，还降低了人工采集所需的成本。Python作为一门强大的数据分析工具，具备丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等。借助这些工具，我们可以对采集到的数据进行清洗、转换、可视化等操作，从中挖掘出有关趋势、模式和关联性的信息。这种数据驱动的决策过程不仅可以帮助企业优化产品和服务，还可以支持政策制定和科学研究。例如，通过分析社交媒体上的用户评论，企业可以了解用户对其产品的反馈，进一步改进产品质量。政府可以通过分析医疗数据，了解疾病传播趋势，制定有效的防控策略。科研人员可以通过分析实验数据，发现新的科学规律，推动科学进步，它将在未来继续发挥重要作用，为社会带来更多的价值和机会。
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
近年来，基于Python的网络爬虫与数据分析在国外研究领域取得了显著的进展，成为信息提取、数据挖掘和决策支持等领域的重要工具。Python的简洁性、灵活性和庞大的社区支持为其在网络爬虫和数据分析中的广泛应用创造了有利条件。
Python在网络爬虫领域的应用日益增加。爬虫是一种自动化的数据收集方法，通过模拟浏览器行为，获取网页上的信息。国外研究者倾向于使用Python来构建高效、灵活且易于维护的网络爬虫。例如，Scrapy框架是一个强大的开源框架，用于快速构建爬虫并提取数据。其支持异步操作，能够高效地处理大量数据，并且具备良好的可扩展性。在国外研究中，Python的数据分析应用不仅限于学术界，也在业界得到了广泛应用。例如，在金融领域，研究者利用Python进行股票市场数据的收集、分析和建模，以支持投资决策。在医疗领域，Python被用于分析医疗数据，发现潜在的疾病模式和趋势。这些应用反映了Python作为一种强大的数据科学工具在解决实际问题中的价值。
总体而言，基于Python的网络爬虫与数据分析在国外研究中已经成为一项热门的技术趋势。其简单易学的特性、强大的生态系统以及丰富的工具库，使得Python在科研和实际应用中都发挥着关键的作用。未来随着数据规模的不断扩大和算法的不断创新，Python作为数据科学的首选语言将继续发挥重要作用，为研究者提供更多创新的可能性。
1.2.2国内研究现状
在国内，基于Python的网络爬虫和数据分析已经成为数据科学领域中的热门研究方向，吸引了大量研究者的关注和投入。Python作为一种简洁而强大的编程语言，以及丰富的第三方库和工具，为网络爬虫和数据分析提供了理想的平台。
国内利用Python编写的爬虫程序，可以从各种互联网资源中抓取数据，包括新闻网站、社交媒体平台、电子商务网站等。这些爬虫程序不仅可以获取网页内容，还可以解析HTML、XML等格式的数据，从中提取出所需的信息。这一领域的研究涵盖了数据抓取的技术细节、反爬虫机制的应对策略以及大规模数据抓取的优化方法等方面。研究者们使用Python的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，可以对从互联网抓取的数据进行清洗、转换和可视化。这些工具不仅使数据分析变得更加高效，还可以支持各种统计分析和机器学习任务。国内的研究项目涉及了金融风险分析、舆情监测、医疗大数据分析等多个领域，为各行各业提供了数据驱动的决策支持。此外，Python还在国内学术界取得了显著的进展。研究者们通过Python进行科研数据的处理和分析，开展实验，并构建预测性模型。Python的开源特性和丰富的社区资源，使其成为国内合作研究项目的理想工具。这些国内合作项目在领域知识的拓展、算法的创新和科研成果的共享方面发挥了关键作用。
在国内工业界，Python也得到了广泛应用。众多公司和组织使用Python进行数据挖掘和分析，以优化业务流程、改善产品和服务、提高决策效率。这为国内培养具备网络爬虫和数据分析技能的人才提供了更多的机会和需求。
最近几年，国内的研究者和从业者通过Python在各个领域取得了令人瞩目的成就。随着数据科学领域的不断发展和创新，Python将继续在国内网络爬虫和数据分析的领域中扮演重要角色，为国内科研和产业发展提供坚实的技术支持。
1.3论文的主要内容
本文介绍的是一个基于Python的新闻推荐系统，这个基于Python的新闻推荐系统旨在为用户提供个性化的新闻推荐服务。系统根据用户的登录状态和行为进行不同的推荐策略，以解决用户在海量新闻资源中难以找到适合自己兴趣的问题。
通过这个基于Python的新闻推荐系统旨在为用户提供定制化的、感兴趣的新闻内容，提高用户体验和满意度。
第一章：绪论。本章主要介绍了研究背景和意义，系统开发的目的，以及国内外在新闻推荐系统领域的研究现状。
第二章：开发工具及相关知识介绍。这一章将详细介绍系统开发所使用的关键工具、技术和算法，包括PyCharm集成开发环境、Django高级Python Web框架、MongoDB面向文档存储数据库，以及基于用户的协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法等。
第三章：系统分析。在第三章中，将进行可行性分析和需求分析，深入分析系统的实施可行性和用户需求，为后续系统设计提供坚实的基础。
第四章：系统设计。本章将涵盖系统软件架构设计、系统模块设计和数据库设计，详细描述系统数据与业务逻辑的联系，对主要模块进行业务流程分析。
第五章：系统实现与测试。将解释系统整体架构和模块实现细节，包括各个模块的功能性和非功能性需求测试，以发现系统的缺陷并及时进行纠正。
第六章：总结与展望。最后一章将总结整个新闻推荐系统的开发过程，指出系统的不足之处，并提出改进的建议，展望系统未来的发展方向。
2系统分析
2.1可行性分析
对于新闻推荐系统的可行性分析，我们需要全面考虑多个因素。社会可行性分析了社会上的网站。技术可行性涵盖了选择合适的开发工具和算法，以及数据处理和安全性等方面的考虑。其次，市场可行性要关注市场需求和竞争情况，确保系统满足用户需求并具备竞争优势。经济可行性需要考虑成本估算和收益模型，以确保系统在经济上可持续运营。全面的可行性分析将有助于确保新闻推荐系统的成功开发和实施。
2.1.1社会可行性分析
随着互联网的普及和大数据的崛起，企业和组织越来越需要从互联网上收集和分析数据，以做出战略性的决策。Python作为一种简单易学的编程语言，以及其丰富的数据分析库和网络爬虫工具，使得开发人员能够轻松地构建强大的数据采集和分析系统，所以本系统在社会上是可行的。
2.1.2经济可行性分析
随着数字化时代的深入发展，数据成为企业和政府制定决策的至关重要的依据。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得数据采集、清洗、分析和可视化变得更加高效和便捷。本系统在经济上是可行的。
2.1.3技术可行性分析
Python是一种多功能、易学易用的编程语言，拥有强大的库和框架，使其成为网络爬虫和数据分析的理想选择。拥有丰富的网络爬虫库，如Beautiful Soup和Scrapy，可用于轻松地从网页上提取数据,因此在技术上是可行的。
2.1.4可行性分析结论
经过对社会、经济、技术等方面的可行性分析，该项目目标明确，社会效益显著，经济效益良好，且所需工具及技术算法已成熟。因此，该项目的开发是完全可行的，具有迫切的必要性，可以进行实施。
2.2系统需求分析
需求分析是一项极为重要的工作，它可以帮助开发者了解用户对信息系统的需求和要求，同时考虑到组织的目标、实力、技术和现状等因素，进而确定出合理可行的系统需求。这一过程通过深入细致地分析，最终可以得到规范的形式化需求描述文档，以便开发团队进行系统设计、开发和测试工作。通过需求分析，可以建立可行性模型，预测项目成本和时间，帮助提高项目质量和成功率。因此，在开发任何一个信息系统之前，都需要进行充分的需求分析，以确保系统满足用户需求、具备良好的可用性、可靠性和可扩展。
2.2.1系统目标分析
信息系统的目标应该紧密服从于组织系统的目标，并作为其有机组成部分。设计和实现基于Python的新闻推荐系统需要进行前期观察和使用类似网站、与导师交流并结合自身理解等环节。这些步骤有助于深入了解用户需求，从而打造一个具有个性化推荐功能、优化用户体验的高效系统。通过与组织目标的契合，这样的信息系统可以提升组织的竞争力和效益。确定具体系统目标如下：
爬取热门新闻票房信息、热门新闻信息、即将上映的新闻信息、历史上映的新闻信息。
根据用户的历史行为记录，向用户推荐可能感兴趣的新闻内容。
2.2.2系统需求结构分析
系统需求结构是根据信息系统的目标和相关需求，将其分解为多个需求单元，构建信息系统的需求框架。用户管理模块包括用户注册、修改密码和退出账号等功能。这个模块包括数据的展示和可视化功能，以提供直观的数据呈现方式。其系统顶层需求结构包图如图 3.1 所示。
图 3.1基于 Python 的推荐系统结构图
2.2.3系统功能需求分析
用户需求是信息系统需求的主要源头，反映了用户对系统功能的需求，因为用户是系统的主要使用者。用例图是最简洁的方式来表示用户与系统的互动，清晰展示了用户与相关用例之间的关系。用例图帮助系统开发者理解用户需求，确保系统功能与用户期望一致，促进系统设计和开发的有效沟通。
2.2.3.1参与者分析
参与者是直接与系统进行互动的外部实体，他们与系统发生交互或使用系统的特定功能，或与系统进行信息交流。在系统分析中，我们可以识别出三种类型的参与者：游客、系统管理员和用户，如图 3.2 所示。这些参与者的识别和角色明确定义了系统中的各种用户类型，并为系统的设计和功能规划提供了重要的参考依据，以满足不同用户的需求和期望。这有助于确保系统能够提供多样化的功能和服务，满足各种用户的需求。
基于Python的新闻推荐系统参与者
系
统
管
理
员
用
户
游
客
图 3.2推荐系统三类参与者
2.2.3.2用例分析
用例我们一般可以通过参与者入手提取，也可以从业务过程中提取。下面我们开始从业务过程中提取用例。
（1）新闻推荐业务流程
在该业务流程中，系统访问者进入系统，浏览新闻并点击感兴趣的新闻。页面会自动跳转到新闻详情页，让访问者查看相关信息。图3.3展示了系统访问者获取新闻推荐的业务流程。
图 3.3新闻推荐业务流程图
（2）用户管理业务流程
为了获得精准的新闻推荐结果，游客需要注册为用户，并登录新闻推荐系统。登录后，他们将获得个性化的新闻推荐。用户还有机会重置密码，以确保账户安全。一旦用户完成浏览，他们可以点击退出系统。图3.4展示了用户管理的业务流程，包括注册、登录、密码修改和退出系统。这一流程旨在提供更好的用户体验，以确保用户能够享受到高质量的新闻推荐服务。
图 3.4用户管理业务流程图
（3）新闻信息管理业务流程
在系统中，系统管理员需要登录后台管理系统，进入新闻信息管理页面。在该页面，管理员可以选择点击“更新热门新闻”来发布新的热门新闻信息。管理员需要输入要更新的新闻数量，然后点击确认按钮，系统将开始爬取相关新闻信息。同时，管理员还可以点击“更新历史发布新闻信息”来获取历史发布的新闻数据。一旦这些新闻信息被成功爬取，游客和用户就可以进入系统，浏览和查看这些新闻内容。图3.5展示了这一新闻信息管理的业务流程，确保了管理员能够方便地更新新闻信息，而用户则能够轻松获取到最新的新闻资讯。
。
图 3.5新闻信息管理业务流程图
（4）数据展示与可视化业务流程
系统管理员需登陆系统，进入新闻信息管理页面，执行以下操作：点击"更新热门新闻票房 TOP10"以呈现相关数据，并点击"更新热门新闻类型图"以实现数据的可视化呈现。这一流程可通过图3.6中的数据展示与可视化业务流程来清晰地展示，使管理员能够轻松地查看和分析热门新闻数据，以便更好地管理和展示相关信息。这有助于提高系统的实用性和用户体验。
图 3.6数据展示与可视化业务流程图
2.2.4系统性能需求分析
系统性能需求分析是对用户提出的各类性能要求进行全面考察，以确定合理可行的信息系统性能需求。这一分析涵盖了技术、经济和社会等多个维度的因素，以确保系统的设计和实施满足广泛需求。
（1）技术需求分析：用户可以通过任何带有浏览器的终端访问系统，如PC、笔记本电脑或手机。然而，由于时间限制，本系统未进行移动设备的UI适配，因此在手机、平板和穿戴设备上的访问可能存在问题。建议使用PC或笔记本电脑以确保最佳用户体验。
（2）经济需求分析：本系统的开发成本相对较低。在考虑到几十到几百人的访问量情况下，只需一台运行Windows 10操作系统、安装有Python、PyCharm和MongoDB的联网电脑即可满足需求。这降低了系统的运维成本，使其更加经济高效。
（3）社会需求分析：本系统所使用的数据都是来源于公开网络信息，合法、公开、透明。系统不储存相关新闻资源，也没有版权争议问题，符合社会法律法规和伦理要求。这有助于确保系统的合法性和社会可接受性。
2.2.5系统软硬件资源分析
系统硬件是计算机系统所需的设备，而系统软件则包括程序和数据。操作系统是其中重要一部分，它依赖于系统硬件。以下是系统软硬件资源的确定，详见表3.2。这些资源共同构成了计算机系统的基础，支持其正常运行。
表 3.2基于 Python 的新闻推荐系统软硬件资源需求
类别资源需求
内存1GB 以上
硬件需求
软件需求
硬盘 30GB 以上
操作系统Windows10x64
集成开发环境PyCharm2020.3
数据库管理系统MongoDB 4.4.3
数据库管理工具Compass-1.25.0
开发语言Python 3.8.7
Web 框架Django3.1.
3系统设计
系统设计是系统分析的延伸，综合考虑了系统的实现、效率、可靠性、安全性和适应性等性能需求，以提供信息系统实现的设计方案。系统设计主要包括系统软件架构设计、系统模块设计和系统数据库设计。其目的是在系统分析的基础上进一步深化和细化，以确保系统能够满足各种需求。
3.1系统软件架构设计
通过对系统的需求结构、业务流程、逻辑设计以及整体体系结构的深入分析，最终可以确定系统的软件架构。这个软件架构图如图4.1所示，它反映了系统中各个软件组件之间的关系和如何满足系统的功能和性能需求。
图 4.1基于 Python 的新闻推荐系统架构
前端展示层 前端展示层是指用户通过前端浏览器所展示的系统页面，它充当用户与系统进行交互的接口。用户通过前端展示层发起请求，系统则通过该层向用户返回请求结果。本系统的前端业务主要借助HTML、CSS、JS、jQuery和Ajax等前端框架或技术来实现。
数据应用层 采用了Django框架来实现这一数据映射层。Django框架通过路由配置，即根据用户请求的URL链接来确定相应的处理程序，并将处理结果返回。这意味着URL与Django视图之间建立了紧密的映射关系，确保请求能够得到正确的处理和返回结果。
数据逻辑层 数据逻辑层在用户请求通过数据应用层映射到相应处理方法后发挥关键作用。在这个层面上，系统经历一系列的逻辑和数据处理步骤。主要的逻辑处理包括用户存在性检查、密码验证、用户历史行为记录的收集、推荐算法的处理等等。这些处理通常都在数据逻辑层中实现。在数据逻辑层，不仅可能需要对数据层进行操作，还需要协调不同模块之间的逻辑处理。这一层的任务是确保系统能够按照事先定义的逻辑规则进行数据处理和决策，以满足用户的需求。
数据层 在本系统中，选择了MongoDB作为数据库，用于存储各种重要数据，例如用户信息、新闻内容以及用户的历史行为记录等。MongoDB是一个非关系型数据库，适用于存储大量文档型数据，具有高度的扩展性和灵活性，因此在存储系统数据方面具备良好的性能和可维护性。
系统层
系统层是整个系统运行的基础，倚赖先前技术的基石。这一层涵盖操作系统和通信网络协议，确保系统顺利运行。
3.2系统模块设计
基于Python的新闻推荐系统主要划分为多个关键模块，包括用户管理、新闻信息获取、历史行为记录、新闻推荐、数据展示以及数据可视化。用户管理模块进一步包括注册、用户登录和修改密码等功能。数据展示模块涵盖了新闻海报展示和热门新闻票房展示。整体系统功能模块如图4.2所示，清晰地展示了系统的组成部分和功能模块之间的关系。这种模块化设计有助于系统的可维护性和扩展性，使各功能单元相对独立，提高了系统整体的灵活性。
数据可视化
数据展示
新闻推荐
历史行为记录
新闻信息爬取
用户管理
热门新闻票房展示
新闻海报展示
修改密码
用户登录
用户注册
图4.2基于Python的新闻推荐系统功能模块图
3.2.1用户管理模块
用户注册流程如下：当一个游客希望享受更个性化的新闻推荐服务时，他们可以选择注册成为系统的正式用户。这需要填写一些个人信息，其中包括邮箱地址（用户名）。注册过程中，用户可以点击发送验证码按钮，系统后台会向提供的邮箱地址发送一封包含验证码的电子邮件。游客在收到邮件后，输入正确的验证码以及其他必要的个人信息，即可成功完成注册过程。用户注册的详细流程如图4.3所示。
游客
图 4.3用户注册顺序图
3.2.2新闻信息爬取模块
新闻信息爬取模块是整个系统的核心组成部分，它承担了从公开网络中收集新闻信息的任务，包括热门新闻票房、即将上映的新闻和历史上映的新闻等。这个模块的主要目标是将获取的新闻信息有效地保存到系统的数据库或文件系统中，以便后续的推荐和展示。在该模块中，系统管理员可以通过登录系统，点击新闻信息管理，然后选择更新热门新闻信息、更新即将上映的新闻信息或更新历史上映新闻信息来触发新闻信息的爬取过程。新闻信息爬取如图 4.4 所示。
管理员
新闻信息管理界面
数据逻辑层数据层
打开界面
更新热门新闻
展示爬取结果
发送命令
返回爬取结果
调用新闻信息爬取模块
保存新闻信息返回保存结果
图 4.4新闻信息爬取顺序图
3.2.3历史行为记录模块
历史行为记录模块是系统的重要组成部分，旨在跟踪用户在新闻信息展示页面上的浏览行为，包括点击的新闻和停留时间。这一记录的信息为后续的新闻推荐模块提供了关键的数据准备。
当用户成功登录系统并进入新闻信息展示页面时，系统会自动开始记录用户的浏览历史。每当用户点击查看一篇新闻并进入新闻详细信息界面，系统会记录该新闻的名称以及用户在该新闻页面停留的时间。这样的记录为系统建立了用户与新闻之间的关联，为个性化推荐提供了基础。
历史行为记录的流程如下所示见图4.5：
。
用户
新闻信息展示界面
进入界面
新闻信息详情界面
数据逻辑层
数据层
点击感兴趣新闻
用户浏览新闻
发送新闻名
展示新闻详细信息
返回新闻详细信息
记录新闻名和用户停留时间
新闻名和停留时间
查找新闻详细信息返回新闻详细信息
保存名称和时间返回保存结果
图 4.5历史行为记录顺序图
3.2.4数据展示模块
数据展示模块是系统的一个重要组成部分，其主要任务是向用户展示新闻海报、热门新闻票房数据等信息。管理员通过登录系统进入新闻信息管理界面，可以轻松地更新和管理这些数据，为用户提供最新和吸引人的内容。
3.2.5数据可视化模块
数据可视化模块主要负责将热门新闻信息中的部分数据进行数据分析并使用图形图表的方式展示出分析的结果。
3.2.6新闻推荐模块
新闻推荐模块在整个系统中扮演着核心角色，其主要任务是根据用户的历史行为记录、系统中的用户数量、系统中的新闻数量等数据进行智能数据处理，从而为用户提供个性化的新闻推荐。这一模块的设计和运行完全由系统自动化进行，以确保用户能够获得他们可能感兴趣的新闻内容。这一模块的目标是提供高度个性化和有吸引力的新闻推荐，以增强用户的满意度和参与度。通过不断优化算法和数据处理方法，系统可以不断提升推荐的准确性和质量。新闻推荐模块的流程如下所图4.6。
用户
新闻信息展示界面
进入界面
点击影片
新闻信息详情界面
数据逻辑层
数据层
用户浏览新闻
发送新闻名
展示新闻详细信息
返回新闻信息
推荐模块
查找新闻信息返回查找结果
图 4.6新闻推荐模块顺序图
3.3系统数据库设计
数据库设计是针对特定应用环境的一个关键过程，旨在构建优化的数据库逻辑模式和物理结构。通过这一过程，数据库和其应用系统能够有效地存储、管理和操作数据，以满足不同用户的应用需求，包括信息管理和数据操作等方面的需求。数据库设计是一个迭代过程，设计团队通常需要与应用的用户和利益相关方密切合作，以确保最终的数据库满足所有需求。随着应用需求的变化和演化，数据库设计也需要进行更新和优化。
3.3.1概念结构设计
各实体及其属性关系已经在相关图表中清晰定义。这些定义为后续逻辑结构设计和物理结构设计提供了基础，确保了数据库系统能够准确、高效地存储和管理数据。各个实体与属性关系如下各图所示。
图 4.7用户实体及属性
图 4.8新闻详细信息实体及属性
图 4.9热门新闻票房信息实体及属性
图 4.10历史行为记录实体及属性
通过前面的需求分析来划分实体集之间的联系如下：
一个用户可以查看多部新闻的详细信息，一条新闻的详细信息可以被多个用户查看，因此用户和新闻详细信息之间具有多对多的联系。
热门新闻票房信息可以被多个用户查看，因此用户和热门新闻票房信息之间具有多对多的联系。
一个用户可以产生多条历史行为记录，一条历史行为记录只属于一个用户，因此用户和历史行为记录存在一对多的联系。
由上述联系，我们可以得到系统的 E-R 图如下图 4.11 所示。
图 4.11系统 E-R 图
3.3.2逻辑结构设计
逻辑结构设计是数据库设计的重要步骤，它的目标是将概念结构转化为特定数据库管理系统所支持的数据模型，并对这个模型进行优化以满足性能和效率要求。
基于提供的概念结构设计中的E-R图，我们可以进一步定义数据库的逻辑结构，包括实体和它们之间的关系。针对新闻详细信息关系，您提到可以进一步分为热门新闻详细信息、即将上映新闻详细信息和历史上映新闻详细信息，这是一个合理的优化策略，可以提高数据库的性能效率。可以根据需求将这些信息拆分成不同的表格，以避免过于庞大的单一表格。
逻辑结构设计的关键是确保数据库模型的一致性、完整性和性能。此定义的关系模型为您的数据库提供了一个坚实的基础，以便在物理结构设计阶段选择合适的存储引擎和优化数据库的物理排列、索引等方面，以实现高效的数据存储和检索。
3.3.3物理结构设计
物理结构设计的目标是为逻辑数据模型选择最适合特定应用环境的物理结构，包括存储结构和存取方法。在使用MongoDB这种非关系型数据库时，数据组织成集（Collections），而不是传统的表格。根据逻辑结构设计，我们可以得到下列各数据库集。
表 4.1用户信息表（user）
序号 |
字段名称 |
字段说明 |
字段类型 |
字段长度 |
字段可空 |
主键 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 |
_id |
用户 ID |
ObjectId |
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2 |
用户名 |
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NO |
YES |
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3 |
password |
密码 |
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NO |
NO |
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sex |
性别 |
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NO |
NO |
表 4.2热门新闻详细信息表（now_newss_info）
序号 |
字段名称 |
字段说明 |
字段类型 |
字段长度 |
字段可空 |
主键 |
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_id |
新闻 ID |
ObjectId |
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NO |
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名称 |
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NO |
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标签 |
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主持人 |
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表 4.5热门新闻票房信息表（now_box_office_info）
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综合点击占比 |
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NO |
NO |
6 |
seat_times_weight |
上座率 |
Float |
4 |
NO |
NO |
表 4.6历史行为记录表（browsing_histories_info）
序号 |
字段名称 |
字段说明 |
字段类型 |
字段长度 |
字段可空 |
主键 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 |
_id |
记录 ID |
ObjectId |
24 |
NO |
YES |
2 |
用户名 |
String |
50 |
NO |
NO |
|
3 |
news_name |
新闻名称 |
String |
100 |
NO |
NO |
4 |
residence_time |
停留时间 |
Int |
3 |
NO |
NO |
4系统实现与测试
系统实现是根据系统设计要求，在选定的开发平台下，使用指定的开发工具和编程语言，遵循特定的程序设计方法进行代码编写的工作。而测试则是为了保证系统质量，发现并修复潜在的模型和程序错误的工作。
4.1系统实现
4.1.1系统开发环境
新闻推荐系统的开发基于 Windows 10 操作系统，利用 PyCharm 2020.3 作为集成开发环境，采用 Python 3.8.7 作为开发语言，使用 Django 3.1.7 框架进行开发。在 PyCharm 中，系统目录结构如下图 5.1 所示，这个环境和工具组合为系统开发提供了高效和便捷的工作平台。这种配置允许开发人员充分利用 Python 的强大功能和 Django 的灵活性，快速实现新闻推荐系统的各个模块，确保系统的性能和可维护性。此配置的选择使得开发过程更加顺畅，有助于构建高质量的新闻推荐系统。
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图 5.1系统目录
NewsRecommendationSystem文件夹是我们项目的主要目录之一，其中包含了一些关键配置文件和核心代码。在该文件夹下可以找到url.py文件，它用于配置Django框架中的URL分发器。通过这个文件，我们可以定义系统中各个URL与对应视图函数之间的映射关系，实现页面的跳转和访问控制。
最后，templates文件夹下存放着系统所使用的HTML页面。这些页面通过Django的模板语言和动态数据传递，将服务器端的数据呈现给用户。在这些HTML页面中，我们可以展示新闻列表、个人信息页面和推荐结果等内容，为用户提供良好的交互体验。
4.1.2注册模块实现
系统首页如图 5.2 所示。
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图 5.2 系统首页部分内容
系统的首页提供了游客在未登录情况下浏览新闻信息的机会。然而，游客在这个模糊的新闻推荐环境中浏览。若游客希望获取更为精准的新闻推荐，注册是必不可少的步骤。呈现在图 5.3 中。
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图 5.3用户注册界面
4.1.3登录模块实现
登录模块旨在为用户提供精确的新闻推荐服务，并为系统管理员提供管理新闻信息的权限。这个登录页面设计简洁明了，用户可以输入其已注册的用户名和密码，以便登录系统。用户在此登录后，将获得更加个性化和准确的新闻推荐服务。此外，系统管理员也可以使用此页面登录，以便管理新闻信息和维护系统的正常运行。
进入系统首页后，用户只需点击右上角的登录按钮即可进入登录页面，如下图5.5所示。
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图 5.5用户登录界面
4.1.4新闻信息爬取模块实现
用户兴趣爱好：平台通过用户的历史浏览记录、点赞、评论等信息，了解用户的兴趣爱好。
新闻推荐算法：平台通过基于用户兴趣爱好的推荐算法，为用户推荐个性化的新闻内容。
新闻推荐列表：平台会根据用户的兴趣爱好，为用户推荐新闻列表。用户可以通过浏览页面查看新闻列表，也可以通过搜索页面搜索感兴趣的新闻。
网页分析 下图是新闻推荐开启页的后端显示图，如图 5.7。
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图 5.7新闻推荐开启页 数据爬取 爬取整个网页数据的核心代码如图 5.9 所示。主要借助 Python 中的 urllib3 模块模拟浏览器去向一个 url 发起请求，当获得响应后将响应的数据提取出来。
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图 5.9爬取网页数据核心代码 在网页数据爬取的核心代码中，我们将代码封装为一个函数，以便于调用。通过输入需要爬取的URL和数据类型，即可实现所需数据的获取。同时，我们需要考虑数据类型的设置，因为对于文本数据，需要进行编码以避免出现乱码，但对于二进制数据如图片、视频等，则不需要进行编码设置。因此我们需要根据不同的URL内容设置不同的数据处理方式，以确保数据的正确获取。通过以上封装和设置，我们可以轻松地实现相关URL的数据爬取，并且能够针对不同类型的数据进行有效的处理。这样可以减少代码冗余，提高代码重用性，使得爬取网页数据更加高效和方便。
数据内容分析与提取 在爬取网页源数据后，我们需要对数据进行分析，并提取出我们所需的内容。具体实现代码如图 5.10 所示。
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图 5.10数据内容分析与提取 通过以上步骤，我们能够从数据源获取到最新的热门新闻票房数据，并对其进行处理和提取，最终更新并保存到数据库中。这种操作能够保证数据库中的数据始终是最新的，并且方便后续的数据分析、查询和展示等操作。
数据爬取特殊情况介绍
在某些情况下，我们无法直接找到数据接口来获取所需数据，而需要通过模拟用户操作浏览器的方式，从页面元素中提取数据。为了实现这个目标，我们可以使用Python中的selenium模块和BeautifulSoup模块。selenium模块可以模拟用户对浏览器的操作，如打开网页、点击按钮、填写表单等。它可以模拟用户与页面的交互过程，从而获取页面上动态加载的数据。selenium模块提供了一系列操作浏览器的方法，以及获取页面源代码的功能。
4.1.5历史行为记录模块实现
历史行为记录模块用于记录用户的浏览历史及停留时间。具体实现方式是当用户进入新闻详细界面时，监测鼠标位置并开始计时，当鼠标离开新闻详细信息范围时，结束计时，并通过Ajax将新闻名及停留时间传输给后台数据逻辑层进行处理。
后台数据逻辑层接收到前端传来的数据后，会进行简单的分析。对于游客，不做任何处理；对于用户，则会在数据库中查找之前是否浏览过该新闻，如果有记录，则取出之前的浏览时间，并将其与本次浏览时间进行叠加再保存到数据库中。同时，后台数据逻辑层还会更新用户邻接矩阵，以便后续进行新闻推荐。
新闻详细界面中的计时功能是通过JS技术实现的，核心代码如图5.12所示。
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图 5.12 新闻界面中的核心实现代码
5 系统测试
5.1测试定义及目的
系统测试是一个软件一个系统成功开发至关重要的一步，没有严格的测试手段，就不能打造出一个优良的软件产品，这个世界上，没有谁能做到万无一失，更何况是软件研发人员，总会有犯迷糊的时候，导致程序存在bug，此时，软件测试的功能就会被发展的淋漓尽致，它会帮研发人员找到软件开发过程中存在的一些漏洞，从而让开发者进行一个更好的修改，这一点最终的受益者也是用户，争取把最好的体验给客户，把好产品控制的最后一关，把最好的产品流向市场，这样不仅能收到甲方的好评，也可以收到用户的推荐，产品及公司的知名度随之也能提高，所以，其目的也是很广泛的。
5.2性能测试
一个程序或者系统一旦被研发人员开发成功，就必须也一定要通过软件测试，这是保证该系统能流入市场，交付给客户的关键前提，绝不能马虎。性能测试内容如下：
对测试速度有一定的要求，速度要快，测试错误问题要以最快的速度处理，重新进行测试，保证整个系统的安全。
测试中使用的测试计划和测试报告在系统测试过程中应妥善保存，以利于系统后期运行后的整体维护操作。
整个软件测试过程中的捆绑现象应优先考虑。
对于整体系统测试，不要用自己的想法来认可整个系统，而是从公平的角度认可系统，如果它符合系统的集成应用。
5.3测试模块
测试系统对各项性能进行测试，测试的重点，以及是否达标，是否通过建立表来展示，如下表5-1测试用例表
表5-1登录测试用例表
测试需求 |
测试重点 |
是否达成需求 |
结果 |
|---|---|---|---|
用户登录 |
输入账号密码 |
需求达成 |
通过 |
用户注册 |
创建新的账号密码 |
需求达成 |
通过 |
登录失败 |
输入错误账号密码 |
需求达成 |
通过 |
修改信息 |
修改成功 |
需求达成 |
通过 |
添加信息管理 |
增删查改 |
需求达成 |
通过 |
我们通过这些严格的测试，为的是保障客户能在浏览我们系统时，有一个良好的反馈和操作。
测试系统的所有功能接口，简单来说就是输入数据并提交，然后我们检查每个页面的评论，检查页面的相关功能是否可以完全实现。
5.4测试结果
经过一系列的测试和修改，总的结果还是不错的，很理想，虽然在前期测试过程中，有很多的bug被发现出来，但是在后期都被我们一一发现，并改正，最终结果还算乐观，可以将本软件交付给客户或者发行至市场。本节主要对系统的功能和性能进行了较为详细的测试。
6总结与展望
6.1总结
随着互联网时代的到来，人们可以通过各种渠道获取各种类型的新闻。这虽然为人们提供了更多的信息来源，但同时也带来了人们面临海量新闻的问题。如何快速找到自己感兴趣的、适合自己的新闻成为了一个急需解决的问题。新闻推荐系统正是为此而生。
本文介绍了基于 Python 的新闻推荐系统的设计与实现过程。该系统可以根据用户的偏好和历史行为记录，向用户推荐个性化的新闻内容。详细介绍了所使用的开发工具和相关知识，包括 PyCharm、Python、Django、MongoDB和推荐算法等。针对推荐算法，提出了一些改进策略，以提升推荐效果。同时，也对系统进行了详细的分析与设计。绘制了业务流程图、数据库表，并制定了切实可行的实施计划。
在实现过程中，该系统包括用户管理模块、新闻信息爬取模块、用户历史行为记录模块、新闻推荐模块、新闻数据展示和可视化模块等。这些模块的实现和测试都经过了详细的设计和验证，最终成功地实现了系统预期的目标，向用户提供个性化推荐的新闻内容，解决了用户在面对海量新闻资源时的问题。本文的叙述层层渐进，由浅入深地介绍了基于 Python 的新闻推荐系统的设计与实现。通过清晰的语言和具体的案例来说明每一个步骤，让读者既能理解每一个细节，又能掌握整个实施流程。
在今天信息爆炸的时代，推荐系统已成为一种非常必要的应用。本文所分享的Python新闻推荐系统的设计和实现经历充分证明了其潜力和可行性。未来随着技术的进步和数据的不断积累，它会变得越来越智能化和精准化。我们期待看到更多的创新，为人们提供更好的信息服务。
5.2展望
经过数月的辛勤努力，我已基本按照项目要求完成了系统的设计与实现。然而，对于我来说，仍然存在许多改进的空间。首先，我需要深入研究和改进推荐算法。由于我的知识有限，以及项目时间的限制，目前的推荐过程有时可能会花费数秒的时间来进行数据计算。这种情况可能导致用户失去耐心，进而可能导致客户的流失。对于任何信息系统来说，客户流失都是致命的。
为了改进推荐算法，我计划继续学习和掌握更多的推荐算法技术，以提高推荐的速度和准确性。我将深入研究各种推荐算法，包括协同过滤、内容推荐和深度学习等领域的最新进展。我还计划利用并行计算和分布式计算等技术来加速数据计算过程，以确保用户能够获得即时的推荐结果。其次，我意识到用户界面方面还有改进的余地。在今天的互联网世界中，大多数用户使用移动设备来访问网站和应用程序。然而，目前我的系统在移动端表现不佳，这可能导致用户流失。为了改进用户界面，我将学习响应式设计和移动端优化的最佳实践，确保系统在各种设备上都能够流畅运行和提供良好的用户体验。我也意识到不同显示器所显示的页面效果不同，这可能导致用户在不同设备上看到不一致的界面。为了解决这个问题，我将采用自适应设计和跨浏览器兼容性测试，以确保系统在不同分辨率和浏览器上都能够呈现一致的用户界面。
最后，我承认用户行为历史记录方面收集的数据过少，这对于系统来说是一个挑战。收集更多丰富的用户数据是刻画用户画像、提高推荐准确性的关键。为了解决这个问题，我将探索更多的数据收集方法，包括用户行为跟踪、数据分析和用户反馈收集。我将努力确保系统能够积累足够的数据，以更好地理解用户需求并提供更个性化的推荐。
虽然目前我的系统存在一些不足之处，但我对其持续改进充满信心。随着我的知识的不断积累，学习能力的提高，以及对问题解决的执着追求，我相信我能够逐步改进系统，构建更好、更优秀的推荐系统，以满足用户的需求并提供卓越的用户体验。我将不断努力，不断学习，不断改进，以实现这一目标。
。
参考文献
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致谢