基于Django+node

目录 运行环境 模块实现 4. 新闻统计5. API接口开发6. 前端界面实现 系统测试 工程源代码下载其它资料下载

前言

项目基于中文分词库jieba的技术基础上构建，用于提取新闻文章中的关键词，然后根据这些关键词来获取相关的新闻内容。项目还使用了杰卡德相似系数来计算不同新闻文章之间的相似度。当用户浏览某一篇新闻时，系统能够智能地推荐与该新闻相关的其他新闻。

首先，我们使用jieba分词库对新闻文章进行分词处理，将文章拆分成词语，识别其中的关键词。这些关键词代表了文章的主题和重点内容。

接下来，我们根据提取出的关键词来检索其他新闻文章，寻找包含相似关键词的文章。这可以通过计算不同文章之间的杰卡德相似系数来实现，该系数可以度量两个集合的相似程度。

当用户正在浏览某一篇新闻时，系统会根据该新闻的关键词和内容，推荐与之相关的其他新闻。这种推荐系统可以提供更多深入的信息，帮助用户更好地了解相关主题和事件。

总的来说，这个项目基于jieba的分词技术和杰卡德相似系数的计算，实现了一种智能的新闻推荐系统。这对于新闻阅读者来说，可以提供更丰富的新闻体验，帮助他们更全面地了解感兴趣的主题和新闻事件。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括环境、node.js前端环境和MySQL数据库。

环境

本项目需要 3.6及以上版本，在环境下推荐下载完成所需的配置，下载地址为。其中使用的包为: ==2.1、==0.9.2、jieba==0.39、xlrd==1.1.0、 ==3.6.0。

在命令行窗口输入以下命令并运行，即可下载对应版本的包:

pip install gensim==3.6.0

其他包按类似的方式完成安装。

node.js前端环境

前端开发依赖于node.js环境，使用Vue.js框架，node.js对应的版本是10.13，可在node.js官网选择相应系统和版本进行安装，并依据教程完成Vue框架的搭建。下载地址为。

安装完成后，对npm的全局模块所在路径以及缓存路径，进行环境配置，并创建两个子文件夹和。

在命令行窗口输入以下命令并运行(记得将路径改为本地的安装路径) :

npm config set prefix "D:\program files \nodejs\node_global"

npm config set cache "D:\program files\nodejs\node_cache"

单击“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”，进入系统设置界面后，单击“高级”→“环境变量”进入配置界面。

为用户变量path添加文件夹路径。为系统变量添加一个,将输入 文件夹的路径。

基于node.js利用npm安装相关依赖，此处建议使用国内的淘宝镜像npm。

安装全局vue-cli脚手架，用于帮助搭建所需要的模板框架，在命令行输入：

cnpm install -g vue-cli

安装完成后命令行窗口输入vue (小写)，如命令行窗口显示vue的信息，则表明安装成功，可输入vue-V查看版本。

MySQL数据库

数据存入MySQL数据库，为前端提供内容以及后端的计算提供依据。本项目使用数据库服务器MySQL (GPL) - 5.6.39，可以前往MySQL选择对应的版本进行下载，官网地址为。如node.js中一样，为MySQL配置环境变量，在系统变量中选择path，将MySQL文件下的bin文件路径输入即可。

以管理员身份运行命令行窗口，输入以下命令进入MySQL的bin文件下:

cd D:\program files\MySQL\mysql-5.6.39-winx64\bin

输入以下命令(一定是管理员权限，否则会报错)：

mysqld - install

启动服务，输入以下命令：

net start mysql

服务启动成功之后，进入MySQL数据库，输入以下命令(第一次进入无须密码，后续可进行添加密码) :

mysql -u root -P

进入数据库时，无须再输入net start mysql命令，直接在命令行状态进入bin文件夹下，输入mysql -u root -p命令再输入密码即可进入数据库。

模块实现

本项目包括6个模块：数据预处理、热度值计算、相似度计算、新闻统计、API接口开发、前端界面实现，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

数据来自网站的早年新闻，爬取时，源数据仅有新闻题目、正文和发帖时间，为方便计算新闻的热度值，给新闻添加了随机的浏览次数和评论数。

新闻数据的Excel链接，提取码: wezi；用SQL语句将处理过的数据导入MySQI数据库。

2. 热度值计算

每个新闻计算一个热度值，为后续的热度榜和为你推荐模块做新闻排序使用。新闻热度、浏览次数和评论次数有着紧密的联系，但是在排除不确定因素下，评论次数提供了更高的权重，同时，随着时间的推移，越旧的新闻热度越下降。热度值=某则新闻被浏览的次数X 0.4+某则新闻被评论的次数X0.5-新闻发布日期和目前日期的时间差(以天为单位) X0.1。

新闻热度值计算对应的函数代码如下:

def calHotValue(self):base_time = datetime.now()sql = "select new_id, new_cate_id, new_seenum, new_disnum, new_time from new"self.cursor.execute(sql)result_list = self.cursor.fetchall()result = list()for row in result_list:diff=base_time-datetime.strptime(str(row[4].date()),'%Y-%m-%d')hot_value = row[2] * 0.4 + row[3] * 0.5 - diff.days * 0.1result.append((row[0],row[1],hot_value))return result

3. 相似度计算

新闻相似度是本项目进行推荐的基础，使用新闻主题词的重合度考量新闻相似度。

1）新闻分词处理

实现思路：使用的jieba分词包对每则新闻的标题做分词处理，选用新闻的标题做分词处理是因为新闻题材的特殊性。看一篇新闻的第一-切入点便 是新闻标题，标题是整篇新闻的高度概括，当两则新闻的标题重合度越高，新闻本身的内容相似度也就越大。

使用的xlrd.()函数加载Excel文件。加载原始数据对应的函数实现为：

#加载数据
def loadData(self):news_dict = dict()#使用xlrd加载xlsx格式文件,返回一个table对象table = xlrd.open_workbook(self.file).sheets()[0]#遍历每一行for row in range(1,table.nrows):#将每一列返回为一个数组line = table.row_values(row, start_colx=0, end_colx=None)new_id = int(line[0])news_dict.setdefault(new_id,{})       news_dict[new_id]["tag"]= line[1]news_dict[new_id]["title"] = line[5]news_dict[new_id]["content"] = line[-1]return news_dict

原始数据加载之后保存在变量中，在文章标题分词时使用，分词使用的是jieba..()函数。句子中的大量单音节词、标点符号等，在分词时要去掉这些词语或标点符号，实现方法是加载停用词表(本项目中的.txt文件)进行过滤，提取新闻标题的关键词对应的函数实现代码如下：

#调用jieba分词获取每篇文章的关键词
def getKeyWords(self):news_key_words = list()#加载停用词表stop_words_list=[line.strip()for line in open ("./../files/stop_words.txt").readlines()]for new_id in self.news_dict.keys():if self._type == 1:#allowPOS 提取地名、名词、动名词、动词keywords = jieba.analyse.extract_tags( self.news_dict[new_id]["title"]+self.news_dict[new_id]["content"],topK=10,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))news_key_words.append(str(new_id)+'\t'+",".join(keywords))elif self._type == 2:#cut_all :False 表示精确模式keywords=jieba.cut(self.news_dict[new_id]["title"],cut_all=False)kws = list()for kw in keywords:if kw not in stop_words_list and kw != " " and kw != " ":kws.append(kw)news_key_words.append(str(new_id)+'\t'+",".join(kws))else:print("请指定获取关键词的方法类型<1：TF-IDF 2：标题分词法>")return news_key_words

例如，标题《知识就是力量》第一季完美收官爱奇艺打造全民解忧综艺的分词结果为：知识、力量、第一季、完美、收官、爱奇艺、打造、全民、解忧、综艺。

2）计算相似度

新闻相似度的计算采用杰卡德相似系数，其对应函数为：

def getCorrelation(self):news_cor_list = list()for newid1 in self.news_tags.keys():id1_tags = set(self.news_tags[newid1].split(","))for newid2 in self.news_tags.keys():id2_tags = set(self.news_tags[newid2].split(","))if newid1 != newid2:print( newid1 + "\t" + newid2 + "\t" + str(id1_tags & id2_tags) )cor = ( len(id1_tags & id2_tags) ) / len (id1_tags | id2_tags)if cor > 0.0:news_cor_list.append([newid1,newid2,format(cor,".2f")])return news_cor_list

4. 新闻统计

统计指定标签下的新闻是为用户选择标签后生成“为你推荐”模块内容做准备，这里指定用户可以选择的标签有：峰会、AI、技术、百度、互联网等。相关代码如下：

#获取每个标签下对应的文章
def getNewsTags(self):result = dict()for file in os.listdir(self.kw_path):path = self.kw_path + filefor line in open(path, encoding= "utf-8").readlines():try:newid, tags = line.strip().split("\t")except:print("%s 下无对应标签" % newid)for tag in tags.split(","):if tag in ALLOW_TAGS:sql = "select new_hot from newhot where new_id=%s" % newidself.cursor.execute(sql)hot_value = self.cursor.fetchone()result.setdefault(tag,{})result[tag][newid]=hot_value[0]return result
#对每个标签下的新闻进行排序，并写入mysql
def writeToMySQL(self):for tag in self.result.keys():for newid in self.result[tag].keys():sql_w = "insert into newtag( new_tag,new_id,new_hot ) values('%s', '%s' ,%s)" % (tag, newid, self.result[tag][newid])try:self.cursor.execute(sql_w)self.db.commit()except:print("rollback", tag,newid,self.result[tag][newid])self.db.rollback()

5. API接口开发

API接口即与前端进行交互的函数，新闻类别表中定义的类别包括为你推荐(=1) 、热度榜(=2)和其他正常类别的新闻数据，当用户进行访问时，调用home()函数，代码中会根据前端传入的参数决定选择哪部分数据处理逻辑，相关代码如下:

def home(request):#从前端请求中获取cateid_cate = request.GET.get("cateid")if "username" not in request.session.keys():return JsonResponse({ "code":0 })total = 0 #总页数#如果cate 是为你推荐，走该部分逻辑tag_flag = 0表示不是从标签召回数据if _cate == "1":news, news_hot_value = getRecNews(request)#如果cate 是热度榜，走该部分逻辑elif _cate == "2":news,news_hot_value = getHotNews()#其他正常的请求获取else:_page_id = int(request.GET.get("pageid"))news = new.objects.filter(new_cate=_cate).order_by("-new_time")total = news.__len__()news = news[_page_id * 10:(_page_id+1) * 10]
#数据拼接result = dict()result["code"] = 2result["total"] = totalresult["cate_id"] = _cateresult["cate_name"] = str(cate.objects.get(cate_id=_cate))result["news"] = list()for one in news:result["news"].append({"new_id":one.new_id,"new_title":str(one.new_title),"new_time": one.new_time,"new_cate": one.new_cate.cate_name,"new_hot_value": news_hot_value[one.new_id] if _cate ==   "2" or _cate == "1" else 0 ,"new_content": str(one.new_content[:100])})return JsonResponse(result)

如果为1，表示用户请求的是“为你推荐”模块；如果为2，表示用户请求的是‘热度榜模块；如果为3，表示用户请求的是其他新闻所属类别下的数据。

当为1时，home ()函数中调用 ()函数。用来处理“为你推荐”的具体逻辑，此时需要判断用户是首次登录还是在系统内产生行为之后再次返回“为你推荐模块，这里使用参数来表示，的值不同表示获取数据的逻辑不同，相关函数如下：

# 热度榜排序逻辑：new_seenum*0.3+new_disnum*0.5+(new_date-base_data)* 0.2
def getHotNews():# 从新闻热度表中取top 20数据all_news = newhot.objects.order_by("new_hot").values("new_id", "new_hot")[:20]all_news_id = [one["new_id"] for one in all_news]all_news_hot_value = {one["new_id"]: one["new_hot"] for one in all_news}# 返回热度榜单数据return new.objects.filter(new_id__in=all_news_id), all_news_hot_value# 为你推荐的数据获取逻辑
def getRecNews(request):tags = request.GET.get('tags')baseclick = request.GET.get("baseclick")tag_flag = 0 if tags == "" else 1tags_list = tags.split(",")uname = request.session["username"]# 标签召回逻辑if tag_flag == 1 and int(baseclick) == 0:num = (20 / len(tags_list)) + 1news_id_list = list()news_id_hot_dict = dict()for tag in tags_list:result = newtag.objects.filter(new_tag=tag).values("new_id", "new_hot")[:num]for one in result:news_id_list.append(one["new_id"])news_id_hot_dict[one["new_id"]] = one["new_hot"]return new.objects.filter(new_id__in=news_id_list)[:20], news_id_hot_dict# 正常排序逻辑elif tag_flag == 0:# 首先判断用户是否有浏览记录# 如果有该用户的浏览记录，则从浏览的新闻获取相似的新闻返回if newbrowse.objects.filter(user_name=uname).exists():# 判断用户浏览的新闻是否够10个，如果够每个取两个相似，不够则每个取20/真实个数+1相似num = 0browse_dict = newbrowse.objects.filter(user_name=uname).order_by("new_browse_time").values("new_id")[:10]if browse_dict.__len__() < 10:num = (20 / browse_dict.__len__()) + 1else:num = 2news_id_list = list()all_news_hot_value = dict()# 遍历最近浏览的N篇新闻，每篇新闻取num篇相似新闻for browse_one in browse_dict:for one in newsim.objects.filter(new_id_base=browse_one["new_id"]).order_by("-new_correlation")[:num]:news_id_list.append(one.new_id_sim)all_news_hot_value[one.new_id_sim] = (newhot.objects.filter(new_id=browse_one["new_id"])[0]).new_hotreturn new.objects.filter(new_id__in=news_id_list)[:20], all_news_hot_value# 如果该用户没有浏览记录，第一次进入系统且没有选择任何标签，返回热度榜单数据的20～40else:# 从新闻热度表中取top20 新闻数据all_news = newhot.objects.order_by("-new_hot").values("new_id", "new_hot")[20:40]all_news_id = [one["new_id"] for one in all_news]all_news_hot_value = {one["new_id"]: one["new_hot"] for one in all_news}print(all_news_hot_value)# 返回热度榜单数据return new.objects.filter(new_id__in=all_news_id), all_news_hot_value

6. 前端界面实现

前端界面直接操作前端与后端交互，完成整个推荐过程。

1）运行逻辑

表现：用户登录后进入标签选择界面，选择标签(或者直接跳过)后进入主页(包含推荐页面和热度榜)，同时也可以选择切换用户进行更换操作。

#选择用户登录
def login(request):if request.method == "GET":result = dict()result["users"]=ALLOW_USERSresult["tags"]=ALLOW_TAGSreturn JsonResponse(result)elif request.method == "POST":#从前端获取用户名并写入 sessionuname = request.POST.get('username')request.session["username"]=uname#前端将标签以逗号拼接的字符串形式返回tags= request.POST.get('tags')return JsonResponse({"username": uname, 
"tags": tags,"baseclick":0 , "code": 1})#主页
def home(request):
#从前端请求中获取cate_cate = request.GET.get("cateid")if "username" not in request.session.keys():return JsonResponse({ "code":0 })total = 0 #总页数#如果cate 是推荐页面，走该部分逻辑tag_flag = 0表示不是从标签召回数据if _cate == "1":news, news_hot_value = getRecNews(request)#如果cate 是热度榜，走该部分逻辑elif _cate == "2":news,news_hot_value = getHotNews()#其他正常的请求获取else:_page_id = int(request.GET.get("pageid"))news = new.objects.filter(new_cate=_cate).order_by("-new_time")total = news.__len__()news = news[_page_id * 10:(_page_id+1) * 10]#切换用户
def switchuser(request):if "username" in request.session.keys():uname = request.session["username"]#删除新闻浏览表中的记录newbrowse.objects.filter(user_name=uname).delete()print("删除用户: %s 的新闻浏览记录 ..." % uname)#删除session值del request.session["username"]print("用户: %s 执行了切换用户动作，删除其对应的session值 ..." % uname)return JsonResponse({"code":1})
#return HttpResponseRedirect("/index/login/")

2）前端界面的数据配置

设置本地IP地址为: = ['192.168.43.155'，'127.0.0.1']，设置数据库配置及密码验证部分，确保前端能够有权限获取数据库的内容:

#数据库
#mysql配置
DB_HOST = "127.0.0.1"
DB_PORT = 3306
DB_USER = "root"
DB_PASSWD = "12345678"
DB_NAME = "newsrec"
DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME': DB_NAME,'USER': DB_USER,'PASSWORD': DB_PASSWD,'HOST': DB_HOST,'PORT': DB_PORT}
}
#密码验证
AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [{'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',},{'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',},{'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',},{'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',},
]
#配置可使用的用户，以便完善整个界面的应用演示
ALLOW_USERS = ["张三","李四","王五"]
#配置选择用户进入下一页可被显示的标签
ALLOW_TAGS = ["峰会","AI","技术","百度","互联网","金融","旅游","扶贫","改革开放","战区","公益","中国","脱贫","经济","慈善","文化","文学","国风","音乐","综艺","101"]

3）前端界面配置

前端界面配置利用语言和Vue脚手架以及HTML语言。

import Vue from 'vue'
import App from './App'
import router from './router'
import animate from 'animate.css'
import './assets/style/common.less'
import commontool from './assets/js/tool'
import store from './store'
import layer from 'vue-layer'
Vue.prototype.$layer = layer(Vue)
Vue.use(commontool)
Vue.config.productionTip = false
new Vue({el: '#app',router,store,components: { App },template: ''
})
//此处为“主页（Home）”、“新闻页面（News）”、“登陆页面（Login）”三种页面提供了路由
import Vue from 'vue'
import Router from 'vue-router'
import store from '../store'
import home from '@/pages/Home'
import news from '@/pages/News'
import login from '@/pages/Login'
Vue.use(Router)
const router = new Router({routes: [{path: '/',name: 'home',component: home,meta: {needLogin: true}},{path: '/news',name: 'news',component: news,meta: {needLogin: true}},{path: '/login',name: 'login',component: login,meta: {needLogin: false}}]
})
router.beforeEach((to, from, next) => {if (to.meta.needLogin) {if (store.state.vuexlogin.isLogin || localStorage.getItem('username')) {next()} else {next({path: '/login',query: {redirect: to.fullPath}})}} else {next()}
})
export default router
#JavaScript语言三种Vue构架（Home.vue,Login.vue,News.vue）
#前端是一个网页界面，用到了HTML语言。主要涉及一点界面属性（例如界面文字编码格式）的配置
<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0"><title>Recommon</title><link href="./static/style/reset.css" rel="stylesheet" /></head><body style="margin:0"><div id="app"></div></body>
</html>

系统测试

启动项目过程如下:在命令行窗口，进入后端文件目录（/）下 运行以下命令：

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

出现如图所示的结果，说明后端服务启动成功。

打开新的命令行窗口，进入前端文件目录下(/-Vue)，依次运行以下两条命令：

cnpm install

使用淘宝在国内的镜像cnpm可以避免由于被限速部分组件加载不完整而导致的错误，如图所示。

npm run dev

出现如图所示的结果，说明前端服务启动成功。

在浏览器输入网址为: :8001， 访问项目服务，选择登录用户，进入标签选择界面，如图所示。

用户选择具体标签，单击“进入系统按钮传达对标签涉及内容的喜好，也可以不选择标签单击“跳过”按钮，直接进入系统，如图所示。

在界面上方是不同的栏目，“ 为你推荐栏目会随着用户行为不断的更新，展示当前的推荐情况。其他栏目(诸如国际要闻、互联网等)下的内容则对应不同类别的新闻。选择‘进入后台”栏目，也可以通过输入网址:8000/admin/进入后台 (账号、密码均为admin)。主页界面如图所示。

在界面的左侧是当前选定栏目下的内容，单击内容进入新闻详情页。在界面的右侧是随日期更新的热度榜，反映当前时刻下的新闻热度情况。

单击新闻标题，界面如下图所示。内容详情页面中，界面的上方依然是栏目，左侧是新闻内容详情，包含日期、类别、浏览次数及正文；界面右侧是“相似推荐”推荐了5篇与本新闻相似的其他新闻。

1. 产生用户行为时的推荐

用户查看过一些新闻后，“为你推荐”栏目下的推荐情况如下图所示，“张三”的用户下，查看若干条“国际要闻”、“互联网”消息，在“为你推荐”栏目下，出现相同栏目下的相关新闻。

2. 用户浏览新闻时的推荐

当用户查看新闻时，在右侧会提供与该新闻相似的5篇新闻，作为类似“你可能还喜欢”的推荐，如图所示。

3. 新用户的冷启动推荐

新进入的用户，会推荐来自当前热度榜的新闻。如果该用户没有浏览记录，第一次进入系统且没有选择任何标签，返回热度榜单数据的20~40位，结果如图所示。

没有推荐热度榜单的前几位，是推荐系统为了给用户提供个性化服务，而不是为了重新塑造一个“其他用户的复制”，所以既要参考热度榜，又不能过度依靠热度榜。具体原因可以思考长尾效应。

长尾效应的根本是强调“个性化”“客户力量”和“小利润大市场”。要将市场细分到很细很小时，会发现这些细小市场的累计会带来明显的长尾效应。以图书为例: &Noble的平均上架书目为13万种。而有超过一半的销售量来自在它排行榜上位于13万名开外的图书。

4. 新用户自选标签的推荐

选择用户，进入标签选择界面。在此选择“峰会”、“AI”、“技术”、“百度”、“互联网”5个标签，如图所示 。

进入系统主页界面后，可以看到，“为你推荐”栏目下推荐“峰会”“AI”“互联网”相关内容，如图所示。

工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系，欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线，所有资料免关注免套路直接网盘下载》

这篇博客参考了知名开源平台，AI技术平台以及相关领域专家：，，AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料，希望能帮助到所有小伙伴们。