基于协同过滤算法的新闻推荐系统代码解析：功能、文件结构与评论实现

这段代码是一个基于 Flask 框架的新闻推荐系统的后端代码，实现了用户注册、登录、注销、新闻推荐、评论等功能。

文件结构与功能

文件夹:

.idea: 存放项目的配置文件，用于 IDE 的配置和管理。
_pycache_: 存放 Python 代码的缓存文件，用于提高代码执行效率。
static: 存放静态文件，如 CSS、JavaScript、图片等。
templates: 存放 HTML 模板文件，用于渲染网页内容。

Python 文件:

admin.py: 实现管理员页面，管理新闻、用户等内容。
aapp.py: 应用程序文件，包含 Flask 应用程序的配置和路由。
models.py: 定义数据库模型，包括用户、新闻、评论等数据表。
spade.py: 实现协同过滤算法，用于计算用户之间的相似度和推荐新闻。
tuijian.py: 实现推荐列表功能，根据用户喜好和协同过滤算法生成推荐新闻列表。

数据库文件:

xinwen.db: SQLite 数据库文件，存储了新闻、用户和评论等数据。

评论功能实现

代码中没有给出评论功能的具体实现代码，这部分代码应该是在模板文件中的某个 HTML 文件中实现的。一般来说，评论功能包含以下几个步骤：

在新闻详情页面中添加评论表单，用户可以输入评论内容并提交。
使用 JavaScript 发送 AJAX 请求，将评论内容提交到后台服务器。
后端服务器接收评论内容，并将其存储到数据库中。
更新新闻详情页面，显示新的评论信息。

代码解析

这段代码主要使用了 Flask 框架，通过定义路由和视图函数来处理用户请求，并与数据库进行交互。代码中还使用了 SQLAlchemy 库来操作数据库，以及 jieba 库进行中文文本分词。

关键代码:

session.get('stu_id'): 获取用户 ID，用于身份验证。
models.User.query.get(stu_id): 查询用户是否存在。
request.form.get('content'): 获取评论内容。
models.db.session.add(): 向数据库添加评论信息。
models.db.session.commit(): 提交数据库事务。
render_template(): 渲染 HTML 模板文件。
redirect(): 跳转到指定页面。
similarity(): 计算用户之间的相似度。
loadData(): 将评论数据转换为二维列表。
recommandList(): 生成推荐新闻列表。

示例代码:

<!-- 新闻详情页面 -->
<div class='comments'>
  <h3>评论</h3>
  <ul>
    <!-- 遍历评论列表 -->
  </ul>
  <!-- 评论表单 -->
  <form method='post' action='/add_pinlun'>
    <input type='hidden' name='resuid' value='{{ result.id }}'>
    <textarea name='content' placeholder='请输入评论内容'></textarea>
    <button type='submit'>提交评论</button>
  </form>
</div>

这段代码展示了新闻详情页面中添加评论表单的示例。评论表单包含一个隐藏的 input 元素，用于存储新闻 ID，以及一个 textarea 元素，用于用户输入评论内容。

总结:

这段代码提供了一个新闻推荐系统的基本框架，包含用户注册、登录、注销、新闻推荐、评论等功能。通过分析代码结构和关键代码，我们可以了解到新闻推荐系统的工作原理，以及如何使用 Flask 框架和协同过滤算法来实现推荐功能。评论功能的实现需要在模板文件中的 HTML 文件中进行，代码中没有给出具体实现。