Python+Django新闻推荐系统：协同过滤与用户行为分析实践

1. 项目概述：基于用户行为的新闻推荐系统

这个Python+Django的新闻推荐系统毕业设计，本质上是在解决信息过载时代的个性化阅读需求。系统通过记录用户的点击、停留时长、点赞等行为数据，运用协同过滤算法建立用户兴趣模型，实现千人千面的新闻推送。我在实际开发中发现，这种推荐系统最难的不是算法实现，而是如何平衡热点新闻与长尾内容的推荐权重。

系统采用典型的三层架构：前端用Bootstrap+ECharts实现响应式布局和数据可视化，后端Django处理业务逻辑，MySQL+Redis做数据存储和缓存。特别要说明的是，我们选择Django而非Flask，主要是看中其自带的Admin后台和ORM系统，这对需要快速开发的管理系统非常友好。

2. 核心技术实现方案

2.1 用户行为数据采集设计

在用户行为埋点方案上，我们采用无侵入式采集策略：

python复制# 在base.html中植入JS采集脚本
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
    // 记录页面停留时间
    let enterTime = new Date();
    window.addEventListener('beforeunload', function() {
        navigator.sendBeacon('/log/behavior/', {
            event_type: 'page_stay',
            duration: (new Date() - enterTime)/1000,
            news_id: {{ news.id|default:0 }}
        });
    });
    
    // 点赞等交互事件
    $('.like-btn').click(function() {
        axios.post('/log/behavior/', {
            event_type: 'like',
            news_id: $(this).data('id')
        });
    });
});

重要提示：实际部署时要