前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。 新闻推荐实战大纲 本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之Redis。
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。...作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。...安装 pymongo: $ python3 -m pip install pymongo 测试 PyMongo 接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py，代码如下： import...pymongo 执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。...switched to db pydb > show tables system.indexes > 总结 本文主要介绍了MongoDB数据库的相关概念及基本操作，为了更好的了解MongoDB在新闻推荐系统中的应用
代码如下: def get_hot_rec_list(self): """获取物料的点赞，收藏和创建时间等信息，计算热度并生成热度推荐列表存入redis """...Online Online是为用户在使用APP或者系统的过程中触发的行为提供一系列服务，当用户刚进入系统的时候， 会进入新闻的推荐页面，此时系统会为该用户获取推荐页文章并进行展示，当用户进入热门页， 系统就会为该用户获取热门页列表并进行展示...获取热门页列表: 这个服务是用户点击热门页，以及在热门页中浏览文章刷新下来过程中进行触发，当该服务触发的时候，依然会判断新用户和老用户 代码如下: def get_hot_list(self, user_id...hot_list_user_key, 0, article_num-1) if len(candiate_id_list) > 0: # 根据news_id获取新闻的具体内容...，并返回一个列表，列表中的元素是按照顺序展示的新闻信息字典 news_info_list = [] selected_news = [] # 记录真正被选了的
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。 新闻推荐实战大纲 本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MySQL。...MySQL数据库在该项目中会用来存储结构化的数据（用户、新闻特征），作为算法工程师需要了解常用的MySQL语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作经常会用来统计相关数据或者抽取相关特征。...用户的密码验证方式改为auth_socket即可： ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH auth_socket BY '你的密码'; 方式2 推荐的选项
本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。...2、推荐页列表 在项目样式展现的部分中，第一张图就是推荐页列表的样式，通过瀑布流的方式将新闻内容进行展现。...主要的逻辑和获取推荐页相同，区别在于热门新闻信息主要是通过推荐服务(recsys_server)中的get_hot_list()方法来获取到热门新闻推荐列表。...上述代码中，我们通过 LogController() 的 save_one_log() 方法对数据进行了存储到了mysql中。...self.dynamic_news_info_redis_db.set("dynamic_news_detail:" + news_id, news_dynamic_info_str) return res 上述代码主要是新闻动态特征更新的部分
key (categoryId) references Category(categoryId) on delete no action on update cascade ); /*触发器 添加一条新闻...，对应新闻项总数加一*/ create trigger articleInsert on Article for Insert as declare @categoryId...Category set counter = counter + 1 where categoryId = @categoryId End /*触发器 删除一条新闻...，对应新闻项总数减一*/ create trigger articleDelete on Article for delete as declare @categoryId
本文属于新闻推荐实战—前后端交互—后端构建之Flask。...Flask作为该项目中会用来作为系统的后台框架，作为一个算法工程师需要了解一些关于开发的知识，因为在实际的工作中经常调试线上的代码来调用策略或模型。...python Hello.py 上述代码中，Flask将(name)作为参数，即Flask在当前模块运行，route()函数是一个装饰器，将请求的url映射到对应的函数上。...上述代码将'/'与hello_world()函数进行绑定，因此在请求localhost：5000时，网页显示 Hello World 结果。...上述代码默认本地已经存在并开启mysql服务。
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。 本文属于新闻推荐实战-数据层-构建物料池之scrapy爬虫框架基础。...文中给出了新闻推荐系统中新闻爬取的实战代码，希望读者可以快速掌握scrapy的基本使用方法，并能够举一反三。...在安装完miniconda之后，创建一个新闻推荐的虚拟环境，我这边将其命名为news_rec_py3，这个环境将会在整个新闻推荐项目中使用。...install python3 python3-dev python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev 在新闻推荐系统虚拟...因为新闻爬取项目和新闻推荐系统是放在一起的，为了方便提前学习，下面直接给出项目的目录结构以及重要文件中的代码实现，最终的项目将会和新闻推荐系统一起开源出来 创建一个scrapy项目： scrapy
大多数现有的推荐系统使用静态方法进行新闻预测，他们不了解读者的行为（新闻选择）是连续的。第二个问题是以前的方法往往是短视的，这意味着他们不会专注于长期的奖励。...运行策略 假设，我们观察了用户的行为并获得了他们点击的一些新闻帖子。它被送入算法模型(Actor)，决定我们接下来想要阅读的内容，从而产生理想的新闻嵌入。...它可以与其他新闻嵌入进行比较以找到相似之处，并向用户推荐匹配度最高的一个。评论家（Critic）有助于判断模型并帮助它找出错误。 预测未来行为也很重要。例如，推荐系统建议用户购买某个书籍。...状态模块 首先是状态表示模块，“明确地模拟复杂的动态用户 - 项目交互以追求更好的推荐性能”。简单来说，您可以将其视为嵌入捕获句子中单词的语义含义的嵌入，而不是新闻和客户。...请注意，在我们的模型中，操作对应既不推荐项目也不推荐项目列表。相反，动作是连续的参数向量。采取这样的动作，参数矢量用于通过执行具有项目嵌入（乘法矢量）的乘积来确定所有候选项目的排名分数。
现在的社会每天产生的新闻数以万计，每天想要读完这些新闻是不可能的，所以新闻推荐系统对于帮助用户挑选他们感兴趣的新闻就显得格外重要。 ?...一、研究背景 现有的新闻推荐方法通常基于单个新闻信息（例如标题）来学习这些表示，这可能是不够的。...在本文中，他们提出了一种神经新闻推荐方法，该方法可以通过利用不同种类的新闻信息来学习用户和新闻的特征表示。 此方法的核心是新闻编码器和用户编码器。...在用户编码器中，基于用户浏览的新闻来学习用户的表示，并应用注意力机制来选择信息性新闻以进行用户表示学习。在真实数据集上进行的大量实验表明，我们的方法可以有效地提高新闻推荐的效果。...在真实世界数据集上的广泛实验显示，本文的方法可以提高新闻推荐的性能，并优于许多基准方法。
path/to/article' article = Article(url) article.download() article.parse() text = article.text # 获取新闻正文...images = article.images # 获取新闻图片
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。 本文属于新闻推荐实战-前端界面展示。...，把大段 JS代码独立到 HTML 页面之外，既美观，也方便文件级别的复用 引用外部 JS文件的 script 标签中间不可以写代码 适合于JS 代码量比较大的情况 ---- 2....index.html 首页入口文件，可以添加一些 meta 信息或统计代码。 <!...完善的中英文文档和示例 支持按需引入 支持主题定制 支持国际化 支持 TS 支持 SSR vantui 参考资料： W3school： https://www.w3school.com.cn/html/index.asp...https://www.w3school.com.cn/css/index.asp 菜鸟教程： https://www.runoob.com/html/html-tutorial.html https
新闻推荐算法在社交媒体平台中能够影响用户的阅读行为，但现有新闻推荐算法并未考虑假新闻数据集独特的数据特征和打击假新闻这一特定目标所带来的问题和挑战。...为了达成打击假新闻的目标，新闻推荐算法不仅需要为具有不同兴趣的用户推荐其感兴趣的事件的新闻，还需要尽可能只为用户推送真新闻。...现有新闻推荐算法主要采用协同过滤和基于内容的推荐等传统推荐算法。这些算法的设计目标是为用户推荐最符合个人偏好的新闻，但现有工作并未考虑新闻的真实性。...我们提出了一个新型新闻推荐算法Rec4Mit来为每位用户推荐感兴趣的新闻，同时抑制假新闻传播。...本文的研究目标是控制假新闻的推荐，因此实验一方面通过预测下一条新闻的准确度来衡量各算法在推荐最符合用户兴趣的新闻方面的表现，另一方面计算算法所生成的推荐列表中真新闻的比例来衡量各算法在抑制假新闻推荐和传播中的作用
SOCC 是一个用于分析在线新闻评论的语料库，该语料库里包含了大量的新闻及相关的新闻评论。...库中搜集的文章都是评论文章，不是纯的新闻资讯，它比当前任何可用的新闻评论语料库都大，并且保留了评论回答的结构和其他的元数据。
‘================================================ ‘ 显示解释函数，返回根据参数允许显示的格式字符...
asp.net mvc ctp版本发布不到一个月时间，在社区出现了丛多的优秀开源项目，社区的活跃性非常高哦，前一段时间园子里也引发了MVC和WebForm的讨论，现在给各位推荐几个相关的优秀项目，这些项目是...MVC ：http://weblogs.asp.net/rashid/archive/2008/02/18/kigg-a-digg-like-application-developed-in-asp-net-mvc.aspx...mvc framework http://code.google.com/p/jquerymvc/ ASP.NET MVC CAPTCHA：ASP.NET MVC中实现CAPTCHA的方法 http...MVC CSS Sprite http://weblogs.asp.net/zowens/archive/2008/04/27/asp-net-mvc-css-sprite.aspx 6、S#arp...implementation for the ASP.NET MVC framework.
目标 使用flutter快速开发 Android 和 iOS 的简易的新闻客户端 API使用的是 showapi(易源数据) 加载热门微信文章 效果对比 Android iOS image image...image image image image 简介 这是一个建议的新闻客户端 页面非常简单 通过网络请求加载 分类数据 和 分类详情数据 （key都在代码里了，轻量使用~） UI上几乎是没有任何特点...0.1.6 #webview shared_preferences: ^0.4.2 #持久化数据 url_launcher: ^3.0.3 #调用系统浏览器 代码...child: new Scaffold( appBar: new AppBar( title: new Text("新闻...Colors.white, ) : null, ), ), ], ); } } 代码地址
最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家加以改进。...用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 数据集 ? 一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日（3就是3号）。...于是我们就推荐5738936这名用户，11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理，比如说5738936浏览过的新闻不会出现，热度非常低的新闻不会出现等。...如果出现，就推荐当天包含这个keywords的其它新闻。循环Global_param.number_day天，生成test/result.txt文件 5....所以用这个函数控制数量，每个用户只推荐新闻热度相对高的候选项。
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？...本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。...本次新闻推荐系统： 主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，html，css 主要包含算法：余弦相似度，基于用户协同过滤推荐 一、系统设计 系统采用前后端分离的开发模式完成...余弦相似度java代码实现 public static double getSimilarity(String doc1, String doc2) { if (doc1 !...实现基于用户协同过滤推荐，主要包含以下几个步骤： 1.计算用户相似度 2.获取需要推荐给用户的物品（本系统内主要是新闻数据） 基于用户协同推荐算法实现 /*** * 协同过滤算法 *
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