精品文档---下载后可任意编辑WEB 文章个性化推举系统设计与实现中期报告一、问题定义本项目实现的是一个 WEB 文章个性化推举系统。具体而言，该系统可以根据用户的浏览历史、搜索历史、兴趣标签等多个方面进行用户画像，并根据用户画像为其推举最感兴趣的文章。二、数据分析1. 数据来源本项目使用了一个名为 Movielens 的开源数据集，该数据集包含了用户对电影的评分、电影的特征信息等多个方面的数据。2. 数据探究通过对数据的探究，我们得出了以下结论：- 数据集中包括了 943 个用户、1682 部电影；- 总计有 100000 条电影评分记录；- 用户的电影评分数的中位数为 105，75%分位数为 149，最大评分数为 737。3. 数据预处理为了方便数据的使用，我们对数据进行了如下预处理：- 剔除电影评分数过少的用户/电影；- 将电影的类型信息转换为独热编码形式。三、模型设计1. 用户画像为了为用户推举最合适的文章，我们需要先对用户进行画像。具体而言，我们可以利用用户的浏览历史、搜索历史、兴趣标签等多个方面的信息来对用户进行画像。在本项目中，我们将使用以下三个方面的信息来对用户进行画像：- 用户最近一次浏览的文章的类型；- 用户搜索历史中出现频率最高的关键词；精品文档---下载后可任意编辑- 用户最感兴趣的文章类型，通过对用户历史文章类型进行分析来得出。2. 文章相似度计算为了实现对用户的个性化推举，我们需要计算文章之间的相似度。具体而言，我们可以使用协同过滤算法，通过计算用户对文章的评分来得出文章之间的相似度。在本项目中，我们将使用基于余弦相似度的协同过滤算法来计算文章之间的相似度。3. 推举算法在本项目中，我们将使用基于历史记录的推举算法来为用户推举文章。具体而言，我们会计算用户最近浏览的文章的类型与系统中文章的相似度，然后推举与这些文章相似度最高的几篇文章。四、技术分析1. 框架为了实现 WEB 文章个性化推举系统，我们将采纳以下技术框架：- Flask Web 框架：用于实现网站的前端与后端交互。- MongoDB 数据库：用于存储用户数据、文章数据等相关信息。- React 前端框架：用于实现网站的前端 UI 界面。2. 技术点在本项目中，我们需要掌握以下技术点：- Python Flask Web 框架的使用；- MongoDB 数据库的使用；- React 前端框架的使用。五、计划安排- 6 月 1 日-6 月 10 日：完成 WEB 应用 UI 设计、数据预处理；- 6 月 11 日-6 ...
