Flask项目：从零到一搭建一个新闻推荐系统（基于特征提取算法TF-IDF实现）
更多内容请见： 《Python Web项目集锦》 - 专栏介绍和目录
文章目录
- 一、前言
- 1.1 项目介绍项目截图
- 1.2 功能特点-后端（Flask）
- 1.3 功能特点-前端（HTML/CSS/JS）
- 1.4 功能特点-推荐算法
- 1.5 依赖安装
- 二、完整代码
- 2.1 项目结构
- 2.2 样例新闻数据：`news_data.txt`
- 2.3 前端：`templates/index.html`
- 2.4 后端：`main.py`
- 2.5 运行项目
一、前言
1.1 项目介绍项目截图
本文详细介绍从零到一搭建基于Flask的新闻推荐系统，并给出完整Python代码，推荐算法基于特征提取算法TF-IDF实现 ，页面打开截图如下：
1.2 功能特点-后端（Flask）
- Jinja2 模板渲染：首页直接渲染所有新闻
- RESTful API：
/recommend?query=xxx返回 JSON 推荐结果 - TF-IDF + 余弦相似度：基于标题+正文的语义匹配
- 自动数据初始化：首次启动自动创建
news_data.txt - 文本预处理：中文兼容的清洗逻辑
1.3 功能特点-前端（HTML/CSS/JS）
- 响应式设计：Bootstrap 5 + 自定义 CSS
- 实时搜索：500ms 防抖，输入即推荐<