https://github.com/cuc-zihang-liu/key-news
一站式数字主持人新闻传播平台前端代码
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一站式数字主持人新闻传播平台前端代码
Basic Info
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README.md
Key News - 个性化新闻推荐系统
本项目是一个基于深度学习的个性化新闻推荐系统。它利用多模态内容理解和动态用户画像技术，为用户提供精准、个性化的新闻内容。系统特别关注"一带一路"倡议相关国家的新闻。
目录
项目核心功能
系统的核心是位于 keynews.py 中的推荐引擎，主要包括以下几个模块：
多模态内容编码器 (
MultiModalContentEncoder):- 使用
BERT处理新闻文本。 - 使用
CLIP处理新闻图片。 - 结合一个3D卷积网络处理视频。
- 通过跨模态注意力机制融合文本、图像和视频特征，生成统一的内容向量。
- 使用
用户画像分析器 (
UserProfileAnalyzer):- 动态分析用户的互动数据（如点击、阅读时长等）。
- 构建包含用户兴趣、阅读习惯和国家/地区偏好的复杂用户画像。
增强用户模型 (
EnhancedUserModel):- 使用
LSTM捕捉用户的短期兴趣。 - 使用
Transformer建模用户的长期兴趣。 - 融合用户画像特征，生成动态的用户向量。
- 使用
个性化新闻推荐器 (
PersonalizedNewsRecommender):- 整合内容向量和用户向量。
- 利用图神经网络（GNN）进行知识图谱增强。
- 最终通过一个预测层计算新闻的推荐分数，并进行排序。
技术栈
- 后端 / 核心模型: Python, PyTorch, Transformers, scikit-learn
- 数据处理: pandas, numpy
- 媒体处理: OpenCV, Pillow
- 前端 (静态页面): HTML, CSS, JavaScript, jQuery
项目结构
.
├── keynews.py # 核心推荐系统逻辑
├── requirements.txt # Python 依赖
├── login and register/ # 登录和注册页面 (静态)
│ ├── login.html
│ └── register.html
├── 首页/ # 主页界面 (静态)
│ └── index.html
└── system/ # 项目组件的容器目录
├── html轮播/ # 一个HTML轮播组件
└── ... (包含其他前端页面的副本)
注意: 当前项目结构存在一些冗余。例如，login and register 和 首页 目录在根目录和 system/ 目录下重复出现。核心的Python逻辑位于根目录的 keynews.py 中，而 system/main.py 是一个未使用的模板文件。
上手指南
环境配置
- 克隆或下载本项目。
- 建议创建一个Python虚拟环境。
- 安装所需的依赖包：
sh pip install -r requirements.txt
注意事项
-
keynews.py中的模型（如BERT, CLIP）需要从Hugging Face Hub下载预训练权重。首次运行时请确保网络连接正常。 - 项目中的前端部分是静态的，需要进一步开发以实现与后端逻辑的完整交互。
- 请根据您的实际需求，整合和清理项目中重复的前端目录。
Owner
- Name: 刘子航
- Login: CUC-ZIHANG-LIU
- Kind: user
- Company: 中国传媒大学
- Repositories: 1
- Profile: https://github.com/CUC-ZIHANG-LIU
GitHub Events
Total
- Watch event: 2
- Push event: 1
Last Year
- Watch event: 2
- Push event: 1
Dependencies
- numpy >=1.19.5
- opencv-python >=4.5.3
- pandas >=1.3.0
- pillow >=8.3.1
- python-dotenv >=0.19.0
- scikit-learn >=0.24.2
- tensorflow >=2.6.0
- torch >=1.9.0
- tqdm >=4.62.2
- transformers >=4.15.0