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WEB文章个性化推荐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文章个性化推荐系统。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荐最感兴趣的文章。

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.数据探索

通过对数据的探索，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

为了为用户推荐最合适的文章，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；

-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荐，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.推荐算法

在本项目中，我们将使用基于历史记录的推荐算法来为用户推荐文章。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，然后推荐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文章个性化推荐系统，我们将采用以下技术框架：

-FlaskWeb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：

-PythonFlaskWeb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月20日：完成协同过滤算法、推荐算法的实现；

-6月21日-6月30日：完成系统整合、测试以及上线。

六、总结

本项目实现了一个WEB文章个性化推荐系统，通过对用户浏览历史、搜索历史、兴趣标签等多个方面的信息进行分析，为用户推荐最合适的文章。该系统使用了FlaskWeb框架、MongoDB数据库、React前端框架等技术，经过后续实验数据的不断优化和调整，可以不断提高系统的推荐准确性。