随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站一项必不可少的服务。个性化推荐就是通过用户历史行为，分析用户的兴趣偏好，为用户实现个人感兴趣信息的私人定制，并根据实时的用户需求为用户提供个性化服务。新闻是互联网上的传统服务，新闻网站每天都会产生大量的新闻与浏览数据，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此新闻资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能更好地挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能为新闻网站类企业带来更大的经济效益。

  为了满足不同类型用户的网络资讯需求，提升用户浏览新闻体验。本案例基于用户浏览记录数据集，探索分析了用户的浏览行为，根据不同用户的浏览行为，为其提供个性化的新闻推荐。

前置课程：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战