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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Django框架、Vue框架、MySQL数据库、Selenium爬虫、BeautifulSoup解析库、jieba分词工具、Echarts可视化组件、权重衰减算法、标签推荐算法、热点推荐算法

功能模块
· 注册登录界面
· 系统首页
· 不同类型的新闻数据浏览
· 新闻数据详情页面
· 新闻数据评论功能
· 数据可视化大屏展示
· 数据爬虫设置
· 新闻数据管理

项目介绍
本项目是一个融合网络爬虫技术与智能推荐算法的数字化新闻平台。系统后端基于Python与Django框架构建，前端采用Vue框架实现流畅交互，数据存储于MySQL数据库。平台通过Selenium和BeautifulSoup工具精准爬取新浪新闻的标题、正文、图片及视频链接，管理员可在后台灵活配置爬虫任务并管理新闻数据。用户端提供分类浏览、新闻详情查看、评论互动等基础功能，同时集成三重推荐机制：权重衰减防止兴趣标签固化导致的重复推荐，标签匹配实现个性化内容推送，结合阅读量、评论量与发布时间计算热点新闻。系统还配备Echarts数据可视化大屏，直观展示用户行为趋势与运营数据，实现新闻采集、分发、互动全流程的智能化升级。

2、项目界面

（1）数据可视化大屏展示
该页面为新闻管理系统的概况模块，展示平台总用户、浏览量、新闻采集总量、推荐总量、评论总量、点赞总量等核心统计数据，通过折线图呈现推荐访问量变化趋势，借助表格与地图展示用户分布情况，实现运营数据的综合展示与可视化分析。

（2）系统首页

该页面为新闻阅读中心的新闻浏览模块，设有首页、为你推荐、时事热点等导航选项，提供全部、国内、国际等新闻分类标签，展示新闻图文内容与财经类图表信息，同时呈现浏览记录，实现新闻内容的分类浏览、个性化推荐及浏览轨迹记录功能。

（3）数据爬虫设置
该页面为新闻管理系统的爬虫系统模块，提供URL采集配置与新闻详情采集配置功能，支持设置采集时间间隔与启停爬虫操作，展示URL采集日志、详情采集日志，通过折线图呈现新闻采集量运行趋势，还设有爬虫重启与关闭选项，实现新闻数据采集的配置、监控与管理功能。

（4）新闻数据管理
该页面为新闻管理系统的数据中心新闻数据模块，提供标题或新闻内容的检索功能，以表格形式展示新闻标题、发布日期、原始链接、类别、评论量、阅读量等信息，支持查看新闻详情与删除操作，同时具备分页功能，实现新闻数据的查询、管理与浏览。

（6）新闻数据详情页面
该页面为新闻阅读中心的新闻详情模块，展示新闻标题、正文、配图及阅读量、评论量等信息，提供感兴趣、不感兴趣的反馈选项，同时呈现设备相关的详细信息，实现新闻内容的完整展示与用户互动反馈功能。

（7）新闻数据评论功能
该页面为新闻阅读中心的新闻评论模块，展示新闻标题与相关财经图表，提供发表评论的输入框及确认按钮，同时呈现已有的评论内容与发布信息，实现新闻的评论发布与评论展示功能。

（8）不同类型的新闻数据浏览
该页面为新闻阅读中心的分类新闻浏览模块，提供全部、国内、国际等多类新闻分类标签，以列表形式展示对应分类下的新闻图文内容，同时呈现浏览记录，实现新闻的分类筛选浏览与浏览轨迹记录功能。

（9）注册登录界面
该页面为新闻阅读中心的登录模块，提供账号与密码输入框及登录按钮，同时设有注册账号、忘记密码和游客模式的入口，实现用户身份验证、账号注册引导及游客访问的功能，保障系统访问的安全性与便捷性。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用前后端分离架构开发。后端基于Python语言与Django框架构建，提供稳定的业务逻辑处理与API接口服务；前端使用Vue框架开发，实现流畅的用户交互体验。数据存储方面选用MySQL数据库。数据采集层集成Selenium爬虫工具与BeautifulSoup解析库，实现对新浪新闻页面内容的精准抓取与解析。算法层面运用jieba分词库进行文本处理，结合权重衰减、标签匹配、热点计算三种推荐机制。可视化部分采用Echarts组件，为运营数据提供丰富的图表展示能力。

二、功能模块详细介绍

· 注册登录界面
该页面为系统的访问入口，提供完整的身份验证功能。界面包含账号与密码输入框以及登录按钮，同时设有注册账号、忘记密码和游客模式的入口。用户可选择注册新账号、通过验证后登录系统，或以游客身份浏览公开内容，既保障了系统访问的安全性，又兼顾了使用的便捷性。

· 系统首页
该页面作为新闻阅读中心的主导航界面，设有首页、为你推荐、时事热点等顶部导航选项，下方提供全部、国内、国际等新闻分类标签。页面以图文卡片形式展示新闻内容，并嵌入财经类图表信息，右侧边栏呈现用户的浏览记录。该模块实现了新闻的分类浏览、个性化推荐展示以及用户阅读轨迹的记录功能。

· 不同类型的新闻数据浏览
该页面为分类新闻浏览模块，聚焦于新闻的筛选与展示。页面顶部提供全部、国内、国际等多类新闻标签，用户点击对应标签后，下方列表将动态更新为该分类下的新闻图文内容。页面同时保留浏览记录展示区域，方便用户回溯已读新闻，实现精准分类筛选与阅读历史追踪的功能。

· 新闻数据详情页面
该页面为新闻内容的完整展示与互动模块。页面顶部展示新闻标题，主体区域呈现新闻正文、配图，底部显示阅读量、评论量等统计数据。页面同时提供感兴趣与不感兴趣两个反馈按钮，用户点击后可向系统传递兴趣信号，辅助推荐算法优化。此外页面还展示设备相关的访问信息。

· 新闻数据评论功能
该页面为新闻的社交互动模块，嵌入在新闻详情页面之中。模块上方展示新闻标题与相关财经图表，中部提供评论输入框及发表确认按钮，用户可在此撰写并发布评论。下方区域按时间倒序展示已有的评论内容及发布者信息，实现完整的评论发布与评论展示闭环。

· 数据可视化大屏展示
该页面为新闻管理系统的运营概况看板。页面集中展示平台总用户数、总浏览量、新闻采集总量、推荐总量、评论总量、点赞总量等核心统计指标。中部通过折线图呈现推荐访问量随时间的变化趋势，下方借助表格与地图组件展示用户的地域分布情况，为管理者提供全方位的运营数据监控与分析能力。

· 数据爬虫设置
该页面为后台爬虫系统的配置与管理模块。页面分为URL采集配置与新闻详情采集配置两大区域，支持管理员设置采集的时间间隔，并提供爬虫的启动、停止、重启等控制选项。下方实时展示URL采集日志与详情采集日志，同时通过折线图动态呈现新闻采集量的运行趋势，实现对数据采集全流程的精细化配置与监控。

· 新闻数据管理
该页面为后台新闻数据的管理中心。页面顶部提供按标题或新闻内容进行检索的搜索框，下方以表格形式展示新闻标题、发布日期、原始链接、类别、评论量、阅读量等字段。每条数据后附有查看详情与删除操作按钮，表格支持分页浏览，方便管理员对已采集的新闻数据进行高效的查询、审核与维护。

三、项目总结
本系统是一个集网络爬虫、智能推荐与数据可视化于一体的数字化新闻平台。后端采用Django框架提供稳定服务，前端基于Vue构建流畅界面，通过Selenium与BeautifulSoup实现新闻内容的自动化采集。系统创新性地融合了三种推荐机制：权重衰减算法避免用户兴趣固化导致的重复推荐，标签匹配算法实现基于内容的个性化推送，热点计算算法则综合阅读量、评论量与发布时间挖掘热门资讯。平台为用户提供了分类浏览、新闻详情查看、评论互动等完整阅读体验，同时为管理者配备了爬虫配置台、数据管理后台以及Echarts可视化大屏，实现了从新闻采集、智能分发到用户互动的全流程数字化运营，有效提升了新闻传播的效率与个性化服务水平。

4、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
    Author:Z
    Desc：通过热值对用户进行推送新闻
'''
import datetime
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

import pymysql

from Spider.settings import DB_HOST, DB_USER, DB_PASSWD, DB_NAME, DB_PORT

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level=logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)-7s - %(message)s')

# 2. 初始化handler,并配置formater
log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename="Recommend/recommend/hlg.log",
                                            when="S", interval=10,
                                            backupCount=20)
log_file_handler.setFormatter(formatter)

# 3. 向logger对象中添加handler
logger.addHandler(log_file_handler)

class NewsRecommendByHotValue():
    def __init__(self):
        self.db = self.connect()
        self.cursor = self.db.cursor()
        self.userlist = self.loadDBData()
        # self.news_tags = self.loadFileData()
        self.result = self.getRecResult()

    def connect(self):
        '''
            @Description：数据库连接
            @:param host --> 数据库链接
            @:param user --> 用户名
            @:param password --> 密码
            @:param database --> 数据库名
            @:param port --> 端口号
            @:param charset --> 编码
        '''
        db = pymysql.Connect(host=DB_HOST, user=DB_USER, password=DB_PASSWD, database=DB_NAME, port=DB_PORT,
                             charset='utf8')
        return db

    def loadDBData(self):
        '''
            @Description：加载数据库用户数据
            @:param None
        '''
        sql_s = 'select userid from news_api_user'
        try:
            self.cursor.execute(sql_s)
            useridlist = self.cursor.fetchall()
        except:
            logging.error("Database Error")
            self.db.rollback()
        return useridlist

    def getRecResult(self):
        '''
            @Description：加载数据库新闻热度数据并进行热度推荐
            @:param None
        '''
        sql_s = 'select news_id,news_hot from news_api_newshot order by news_hot DESC limit 0,20;'
        self.cursor.execute(sql_s)
        newsidlist = self.cursor.fetchall()
        print(newsidlist)
        time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        for user in self.userlist:
            print(user[0])
            for newsid in newsidlist:
                sql_w = 'insert into news_api_recommend(userid, newsid, hadread, cor, species, time) values (%d, %d, 0, %.2f, 2, \'%s\')' % \
                    (int(user[0]), int(newsid[0]), 1, time)
                logger.info("sql_w：{}".format(sql_w))
                try:
                    self.cursor.execute(sql_w)
                    self.db.commit()
                except:
                    logger.error("rollback：{}".format(newsid[0]))
                    self.db.rollback()
        return True

def beginrecommendbyhotvalue():
    NewsRecommendByHotValue()

5、源码获取方式