推荐系统-Task01熟悉新闻推荐系统基本流程

参考资料：

项目流程讲解：https://datawhale.feishu.cn/minutes/obcnzns778b725r5l535j32ohttps://datawhale.feishu.cn/minutes/obcnzns778b725r5l535j32o

DW学习资料：GitHub - datawhalechina/fun-rec: 本推荐算法教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学，教程由推荐算法基础、推荐算法入门赛、新闻推荐项目及推荐算法面经组成，形成了一个完整的从基础到实战再到面试的闭环。https://github.com/datawhalechina/fun-rec

项目环境，仅供个人学习使用https://share.weiyun.com/u3ZIjZfg一、新闻推荐结构图

二、项目环境

【项目环境】

windows11

MySQL：8.0.25

Redis：5.0.14

Mongodb：5.0.5

Anaconda (Python)：3.7

nodejs 16.13.1

Pycharm及Webstorm

python环境

1. 创建conda虚拟环境: conda create -n news_rec_py3 python=3.8
2. 安装依赖文件: pip install -r requirements.txt

三、项目结构介绍及导入

后端：news_rec_server

启动后端服务: python server.py

注意：1.运行server.py前要确保数据库环境安装好且建立userinfo数据库。

           2.更改server.py 232行为

 app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=5000, threaded=True)

前端：news_rec_web

启动前端服务

1. 跳转到前端项目文件目录：cd /fun-rec/codes/news_recsys/news_rec_web/Vue-newsinfo
2. npm install安装
3. 启动前端服务：npm run dev
4. 访问地址 http://127.0.0.1:8686/#/

1. 主要功能：Offline的主要功能有新闻数据爬取与处理、用户画像更新、热门列表及推荐页列表展示；Online的主要功能有获取推荐页列表、获取热门页列表、获取新闻详情页；
2. 数据流向：Offline包括物料数据处理、用户画像更新的数据流向；Online包括生成推荐页列表、生成热门页列表的数据流向
3. 交互请求：主要包括用户注册请求、用户登录请求、用户推荐页请求、用户热门页请求、新闻详情页请求、用户行为请求