用户可以通过系统查看新闻信息，包括新闻标题、分类、发布时间、阅读量、评论量等；进行个性化新闻推荐，系统根据用户浏览历史和兴趣偏好推荐相关新闻；查看评论量预测结果，了解新闻的潜在热度；在个人中心管理个人信息，包括修改密码、更新个人资料等
管理员角色主要功能模块有：新闻数据管理、用户信息管理、评论量预测模型管理、数据分析结果管理、系统配置管理。管理员通过本系统对新闻数据进行管理，可以对新闻数据进行审核、编辑和删除；对用户信息进行管理，可以对用户的权限进行分配，对用户的使用行为进行监控；对评论量预测模型进行管理，可以对模型进行优化，提高预测的准确性；对数据分析结果进行管理，可以查看数据分析结果并导出结果，为决策提供依据；对系统进行管理，可以配置系统参数，保证系统的正常运行。
本系统利用Python语言进行开发，前端运用了html+css+javascript,后端选择flask框架，数据库则采用mysql，该系统依靠爬虫获取新闻信息，并凭借用户行为数据完成评论量预测工作，用户功能包含主页浏览、新闻查看、评论量预测以及个人中心操作等，而管理员功能涉及用户管理、新闻信息处理、用户行为分析以及评论量预测监督等方面，其中，系统最重要的部分就是根据数据分析模型来预估新闻评论量，从而帮助我们更好地改进内容并做出正确的决定。
系统提升了文化产业数据处理的智能化程度，人工分析效率低的问题被解决，系统能做实时的数据挖掘与预测，帮助从业者迅速应对市场变动，改良内容策略，给文化产业的数字化转型给予可行办法，有实际应用价值。
关键词：数据；智能分析；Python；系统
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 国内现状 2
1.2.2 国外现状 2
1.3 论文结构安排 3
2 相关技术介绍 6
2.1 Python语言 6
2.2 Flask框架 6
2.3 MySQL数据库技术 6
2.4 Scrapy爬虫 7
3 需求分析 8
3.1 可行性分析 8
3.1.1 技术可行性 8
3.1.2 经济可行性 8
3.1.3 操作可行性 8
3.2 系统功能需求分析 9
3.2.1 管理员功能 9
3.2.2 用户功能 9
3.3 系统的非功能需求分析 10
3.4 本章小节 10
4 系统设计 11
4.1 系统架构设计 11
4.2 数据爬取 12
4.3 数据处理与分析 12
4.4 数据库设计 13
4.4.1 E-R图设计 13
4.4.2 数据库表设计 15
4.5 系统总体功能设计 17
5 系统实现 18
5.1 用户功能实现 18
5.1.1 新闻信息 18
5.1.2 评论量预测 18
5.1.3 个人中心 19
5.2 管理员功能实现 19
5.2.1 可视化页面 19
5.2.2 用户管理 20
5.2.3 新闻数据管理 20
5.2.4 用户行为记录 21
5.2.5 预测分析管理 21
6 系统测试 23
6.1 测试目的 23
6.2 测试方法 23
6.3 测试内容 24
6.4 测试结论 25
7 总结 27
参考文献 28
致谢 30
