Habr Recommendation System

Веб-сервис для сбора, разметки и рекомендации статей с Habr на основе алгоритмов машинного обучения

🎯 Цель проекта

Создание системы рекомендаций, позволяющей пользователям размечать свой интерес к статьям и получать персонализированные рекомендации на основе реализованного с нуля алгоритма классификации

⚙️ Функциональность

Парсинг данных: Автоматический сбор статей с Habr с сохранением мета-информации

Веб-интерфейс: Удобный интерфейс для разметки степени заинтересованности в статьях

Рекомендательная система: Наивный байесовский классификатор для предсказания интересов пользователя

Docker-развертывание: Полностью контейнеризированное приложение

Структура

habr-recommender/
├── backend/
│   ├── bayes.py 
│   ├── habrnews.py      # сайт     
│   ├── news_template.tpl   # шаблоны HTML          
│   ├── recommendations.tpl                
├── database/              
│   ├── bd_filling.py        # заполнение бд данными
├── shared/
│   ├── __init__.py
│   ├── scraputils.py # парсинг хх.ру
│   ├── db.py   # класс для шаблона новостей 
├── .dockerignore
├── .env
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── README.md