基于机器学习的新闻分类系统(朴素贝叶斯算法)

基于机器学习的新闻分类系统(朴素贝叶斯算法)

项目背景

随着互联网的发展，新闻的数量也在不断增长。如何对新闻进行分类，是许多人关心的问题。传统的分类方法，如按主题、按时间、按地域等，往往无法很好地分类新闻。因此，基于机器学习的新闻分类系统应运而生。

项目目标

基于机器学习的新闻分类系统的目标是，利用新闻数据，对新闻进行分类，使得新闻能够按照主题、时间、地域等维度进行自动分类。

项目方案

1. 数据获取：首先，需要收集新闻数据。由于新闻数据量庞大，因此需要从多个网站、媒体等获取。

2. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行清理、整理、处理，使得数据更加适合后续的分析。

3. 特征抽取：特征抽取是指从原始数据中提取出有意义的特征，用于分类。

4. 文本分类：文本分类是指利用特征向量和分类算法对新闻进行分类。

5. 模型评估：模型评估是指对分类模型的性能进行评估，以确定模型的好坏。

6. TextRank算法，提取新闻标题

项目难点

1. 爬取网站数量多：由于新闻分类比较多，因此需要从多个网站、媒体等获取，本项目爬取了15个网站

2. 文本分类：文本分类是指利用特征向量和分类算法对新闻进行分类。

3. 模型评估：模型评估是指对分类模型的性能进行评估，以确定模型的好坏。

4. 新闻分类的准确性：新闻分类的准确性是指分类结果与实际情况的一致性。

5. 新闻分类的效率：新闻分类的效率是指分类速度快慢。

一些说明

• 本项目中的用户分为三类，普通用户、管理员、超级管理员
• 管理员可以执行爬虫脚本
• 超级管理员可以管理用户、分类、新闻等
  • 访问页面是 127.0.0.1:8000/admin

项目安装使用

• python版本：3.11.2+

• 安装依赖包

pip install -r req.txt

• 迁移数据

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

• 初始化数据

python init_data.py

• 创建超级管理员

python manage.py createsuperuser

• 运行项目

python manage.py runserver

• 访问项目

http://127.0.0.1:8000/

教程地址

【基于Django实现的贝叶斯新闻分类管理系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1TQGdefEcG/?share_source=copy_web&vd_source=9ff70780d93e741767aeaf1ffe73d99c