基于Django+node.js+MySQL+杰卡德相似系数智能新闻推荐系统-机器学习算法应用(含Python源码)+数据集下载

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1.本项目基于jieba的中文分词库提取新闻中的关键词，获得相关内容，使用杰卡德相似系数计算不同新闻的相似度，在用户浏览某一新闻时，实现推荐相关新闻。 2.项目运行环境：Python环境、node.js前端环境和MySQL数据库。 3.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。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；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；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。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132617120 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_31136513/88285126?utm_source=bbsseo