新闻 标签推荐系统 请问思路是否正确：报错

说白了,你就是要给 用户打标签,看他属于哪一类用户,  清洗的代码很多可能需要自己写,也可以参考下别人的

引用来自“bindao58”的评论

说白了,你就是要给 用户打标签,看他属于哪一类用户,  清洗的代码很多可能需要自己写,也可以参考下别人的

我的想法是， 用户通过阅读某个新闻（新闻有3个标签） ，那么用户阅读完这篇新闻后 用户就有了这3个标签。 以后用户可能有10个标签，里面3个是重复的，那么以后我推荐给他新闻的时候 就偏重含有这3个标签的新闻。 这应该是基本的新闻推荐系统把

百度看看

按你需求就选择采集时候提取。

个人推荐手动加或选标签，这样成本会低，别太相信程序，自动不准确的。

真的要自动，那推荐用阿里云的机器学习pai，有大数据的支撑下，标签提取会精准点，并且改成用定时任务处理。

https://help.aliyun.com/product/30367.html

阿里云的最近也在看 一直不明白原理

我的服务器就是阿里云的，我的数据库是mysql的

我正常的理解是

1：我采集新闻，然后给每条新闻打上标签（关键字提取），采集到mysql数据库新闻表里

2：用户阅读这条新闻，这条新闻3个标签，都放在用户行为表里

3：用户再次打开app 看新闻，新闻列表里就把mysql新闻表里 跟用户3个标签相似度较高的新闻优先推荐给用户

是这样的流程吗？如果我自己做

那么，如果用阿里云我就奇怪了怎么做，他是有算法，他也有精准度匹配

但要我的新闻表 和用户表 先都上传阿里云的机器平台吗，然后再返回给我？

这样时间不就耽误了吗

1我每次都是采集新闻后，再把新闻表上传给阿里云

2阿里云通过他们的算法 给上传的每个新闻打上标签

3：用户阅读 产生用户标签

4 然后离线匹配