基于协同过滤算法的新闻推荐系统设计与实现：技术总结

技术小结：

Flask 框架：Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，使用 Python 语言编写。它具有简单易学、灵活、可扩展等特点，适用于构建中小型的 Web 应用程序。在本课题中，Flask 框架被用来构建新闻推荐系统的 Web 前端。
Python：Python 是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强、可扩展性好等特点。在本课题中，Python 被用于实现协同过滤算法和 Web 应用程序的后端处理。
MySQL 数据库：MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，具有高效、可靠、易用等特点。在本课题中，MySQL 被用于存储用户信息和新闻信息。
B/S 结构：B/S 结构是指浏览器/服务器结构，是一种常见的 Web 应用程序架构。在本课题中，B/S 结构被用于实现 Web 应用程序的前端展示和后端处理。
协同过滤算法：协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和兴趣，预测用户可能感兴趣的新闻，从而实现新闻推荐。在本课题中，协同过滤算法被用于实现新闻推荐功能。