• 推荐算法只使用了主题模型
• 新闻数据集爬取的1000条新浪新闻，对这1000条数据集进行主题提取，然后对1000条数据进行新闻推荐（即新闻集合是固定集合，而非增量）
• 数据预处理采用Python开发，后端服务采用Java开发，前端采用微信小程序进行开发

• Python + jieba + gensim
• Java + SpringBoot + MyBatis
• MySQL + Redis
• 微信小程序

• newsRecommend/TouTiaoNewsScraper （Python）

  • 爬取新浪新闻数据，进行数据处理和清洗，再利用主题模型进行处理，最后将处理后的新闻-主题向量放入Redis和MySQL中

• newsRecommend/recommend （$Java$）

  

  • 利用用户浏览记录和新闻-主题向量分析出用户的主题偏好，然后对新的新闻进行评分计算，进行排序推荐
  • 由于待计算的新闻较多，引入粗排和精排的概念，以减少待计算的新闻

• newsRecommend/NewsRecommend （微信小程序前端）

  • 以小程序的形式提供前端数据展示

• 打开newsRecommend/mysql中的文件，创建数据库

• 爬取并处理新闻数据

  • 打开newsRecommend/TouTiaoNewsScraper文件，修改config.ini中的配置为自己想要的配置，主要是修改拉取的新闻页数和希望拉取的新闻时间
  • 修改mysql_utils.py和redis_utils.py中的云服务器信息和表名等信息
  • 执行 sh start.sh 运行代码，运行过程中日志会被记录到logs中，可以点击查看
  • 代码执行完成后，结果会被存储到MySQL和Redis中

• 打开并运行newsRecommend/recommend

  • 运行之前，修改application.properties中的云服务器相关配置和https相关配置
  • 根据需要更改NConstants中的常量，特别是微信登录相关的配置

• 利用微信开发者工具，打开并执行newsRecommend/NewsRecommend

  • 运行前需要修改各个js文件中的云服务器host

• 通过微信开发者工具，观察展示的效果

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