#新闻推荐系统

拟支持三种推荐模型:
1.user2user 模型
2.item2item模型
3.UMF ##系统运行 命令：usage: version.py [-h] [-f <filename>] [-m <method>] [-u <userid>]

optional arguments:
-h, --help

show this help message and exit
-f <filename>, --filename <filename>
please specify the 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 -f /Users/qiaoyang/PycharmProjects/data.txt -m 0 -u 5218791
使用新闻文件data.txt，使用user2user模型，给出用户5218791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
• usermodel 拟实现user2user模型