26毕业项目实战——智能热度分析和自媒体推送平台（源码+数据库）

在信息爆炸的时代，内容的精准分发与受众的个性化需求匹配变得尤为重要。

为此，我们打造了一款结合智能热度分析与自媒体推送的平台，旨在为用户提供定制化的内容推荐，同时帮助自媒体创作者实现高效、精准的内容分发。

技术栈与框架

后端框架：Django
数据库：MongoDB
机器学习：TensorFlow
前端框架：React
数据可视化：D3.js
消息队列：RabbitMQ
微服务架构：Docker & Kubernetes

功能模块设计

1.智能热度分析模块

• 实时监控社交媒体趋势，利用NLP（自然语言处理）技术分析话题热度。
• 通过情感分析评估内容的情感倾向，提高推荐的相关性。
• 预测未来热点，辅助创作者提前布局内容策略。

2.个性化推荐引擎

• 基于用户历史行为构建用户画像，实现千人千面的内容推荐。
• 利用协同过滤与内容过滤相结合的方法，提升推荐精度。
• 支持实时反馈机制，根据用户互动调整推荐算法。

3.自媒体内容管理与分发

• 提供自助式内容上传与编辑工具，支持多媒体格式。
• 内置SEO优化建议，帮助创作者提升搜索引擎排名。
• 智能分发系统，依据内容类型与受众匹配度进行多渠道推送。

4.数据分析与报告

• 生成详尽的用户行为分析报告，帮助理解受众偏好。
• 提供内容表现指标，如阅读量、分享率等，助力内容优化。
• 自动化A/B测试工具，评估不同策略的效果差异。

我们的智能热度分析与自媒体推送平台，通过深度学习算法与大数据分析，能够精准洞察用户偏好，预测内容趋势，从而优化内容的可见性和影响力。

不仅能够为用户提供高度个性化的信息流体验，还能为自媒体创作者提供从内容创作到分发的全方位支持。

此项目适合具备较强全栈开发能力，并对数据分析和自媒体生态感兴趣的学生，大家如果需要资料分享，可以直接在评论区留言~

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