竞赛 python 爬虫与协同过滤的新闻推荐系统

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
# 示例用户和新闻数据
users = {
    'Alice': ['news_1', 'news_3'],
    'Bob': ['news_1', 'news_4'],
    'Eve': ['news_2', 'news_3'],
    # ... 更多用户数据
}
news_database = {
    'news_1': 'Bitcoin price soars to new heights.',
    'news_2': 'Elon Musk talks about SpaceX.',
    'news_3': 'Tesla sales surge, stock price soars.',
    'news_4': 'Amazon goes public.',
    # ... 更多新闻数据
}
 
# 创建新闻-用户协同过滤推荐系统
def news_recommender(user):
    # 获取用户喜欢的新闻列表
    user_news_list = users[user]
    
    # 创建新闻-用户矩阵
    M = np.zeros((len(news_database), len(users)))
    for i, news_id in enumerate(news_database):
        for j, user_id in enumerate(users):
            if news_id in users[user_id]:
                M[i, j] = 1
    
    # 计算用户相似度矩阵
    sim_matrix = 1 - cosine_similarity(M)
    
    # 为当前用户生成新闻推荐
    recommendations = []
    for i, sim in enumerate(sim_matrix[i]):
        if sim > 0 and i not in user_news_list:
            recommendations.append((sim, list(news_database.keys())[i]))
    
    # 根据相似度从高到低排序，并返回推荐新闻
    return sorted(recommendations, reverse=True)
 
# 示例：为用户'Alice'生成新闻推荐
print(news_recommender('Alice'))

这段代码首先定义了一些示例用户和新闻数据，然后创建了一个新闻-用户协同过滤推荐系统的函数news_recommender。该函数首先构建了一个新闻-用户矩阵M，然后计算用户相似度矩阵sim_matrix，接着基于相似度为指定用户生成新闻推荐，并返回排序后的推荐列表。最后，我们为用户'Alice'生成了新闻推荐并打印输出。