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#新闻推荐系统

支持三种推荐模型:
0.content-based recommendation
1.user2user 模型
2.item2item模型

##系统运行 命令：usage: version.py [-h] [-train <trainfile>] [-test <testfile>] [-m <method>] [-u <userid>]

optional arguments:
-h, --help

show this help message and exit
-train <trainfile>, --trainfile <trainfile>
please specify train data file
-test <testfile>, --testfile <testfile>
please specify test data file
-m <method>, --method <method>
please specify method to recommend: 0 for user2user;
1 for term2term;2 for others
-u <userid>, --userid <userid>
please specify the user to recommend

for example:version.py -train /Users/qiaoyang/PycharmProjects/user_click_data.txt -test /Users/qiaoyang/PycharmProjects/testing.txt -m 1 -u 4858290
使用新闻文件user_click_data.txt作训练，testing.txt存储给用户推荐的新闻，使用user2user模型，给出用户4858290的推荐新闻。

##系统模块组成

• Core.py 总控模块 调用docs模块处理新闻数据，然后再使用user，item等模型实现推荐。
• docs.py 数据处理模块
  • doc.py 处理新闻数据返回一系列News组成的数组
  • new.py News类包含userid, newsid, scan_time, title, tags（提取的关键词）等信息
  • tfidf Tfidf类 提取文档的关键词
    • 当前使用的是中文分词工具jieba，还可以提取关键词中，当前系统要求按照此工具。 https://github.com/fxsjy/jieba