计算机毕业设计Python新闻推荐系统新闻标题自动分类新闻可视化新闻数据分析大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 652 阅读

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#课程设计 #大数据 #python #深度学习 #毕业设计 #数据可视化 #爬虫

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介绍资料

以下是一篇关于《Python新闻推荐系统：新闻标题自动分类》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：Python新闻推荐系统中新闻标题的自动分类研究
专业/方向：计算机科学与技术/人工智能
学生姓名：XXX
指导教师：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网信息爆炸式增长，新闻内容呈现海量化和碎片化特征。用户面临信息过载问题，难以快速获取感兴趣的内容。新闻推荐系统通过分析用户行为和内容特征，实现个性化推送，成为解决这一问题的关键技术。
新闻标题作为新闻内容的精炼概括，蕴含丰富的语义信息，是推荐系统的重要数据来源。然而，传统新闻分类依赖人工标注，效率低且成本高。因此，利用自然语言处理（NLP）技术实现新闻标题的自动分类，对提升推荐系统的准确性和效率具有重要意义。

1.2 研究意义

理论意义：探索基于深度学习的新闻标题分类方法，丰富NLP在推荐系统中的应用场景。
实践意义：通过自动化分类提升新闻推荐系统的实时性和精准度，优化用户体验，降低人工标注成本。

二、国内外研究现状

2.1 新闻推荐系统研究现状

传统方法：基于协同过滤（Collaborative Filtering）和内容过滤（Content-Based Filtering）的推荐算法，但存在冷启动和数据稀疏性问题。
深度学习方法：利用神经网络（如RNN、Transformer）建模用户行为和新闻内容，提升推荐精度（如Google的Wide & Deep模型）。

2.2 新闻标题分类研究现状

特征工程方法：基于TF-IDF、Word2Vec等提取文本特征，结合传统机器学习模型（如SVM、随机森林）分类。
深度学习方法：使用CNN、LSTM、BERT等模型直接处理文本序列，实现端到端分类（如HAN、TextCNN）。

2.3 现有研究的不足

标题分类模型对短文本语义理解不足，易受噪声干扰。
缺乏针对新闻领域的专用数据集和优化策略。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与预处理：
- 爬取公开新闻数据集（如THUCNews、腾讯新闻），构建标题分类数据集。
- 清洗数据（去重、去噪、分词），标注新闻类别标签（如体育、科技、财经等）。
新闻标题分类模型设计：
- 传统模型：基于TF-IDF + SVM的基线模型。
- 深度学习模型：
  - 文本卷积神经网络（TextCNN）提取局部特征。
  - 预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）微调，捕捉上下文语义。
推荐系统集成：
- 将分类结果作为新闻内容的特征之一，结合用户历史行为，构建混合推荐模型（如基于内容的推荐 + 协同过滤）。
实验与评估：
- 使用准确率（Accuracy）、F1值等指标评估分类效果。
- 通过A/B测试验证推荐系统性能提升。

3.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[数据预处理]`
	`B --> C[特征提取]`
	`C --> D[模型训练]`
	`D --> E[分类结果]`
	`E --> F[推荐系统集成]`
	`F --> G[性能评估]`

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

构建一个基于Python的新闻标题分类工具，支持多类别高效分类。
实现一个集成标题分类的新闻推荐系统原型，提升推荐准确率10%以上。
发表相关论文或申请软件著作权。

4.2 创新点

多模型融合：结合传统特征工程与深度学习模型，提升短文本分类鲁棒性。
领域适配优化：针对新闻标题特点，优化BERT模型的微调策略（如动态掩码、任务特定层）。
轻量化部署：通过模型压缩技术（如知识蒸馏）降低推理延迟，适应实时推荐场景。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	1-2月	文献调研与数据集准备
2	3-4月	基线模型实现与对比实验
3	5-6月	深度学习模型优化与推荐系统集成
4	7月	系统测试与论文撰写

六、参考文献

[1] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. NAACL, 2019.
[2] Kim Y. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification[J]. EMNLP, 2014.
[3] 王伟, 等. 基于深度学习的新闻推荐系统研究综述[J]. 计算机学报, 2021.
[4] THUCNews数据集: THUCTC: 一个高效的中文文本分类工具

备注：可根据实际研究方向调整模型选择或数据集，建议结合具体技术栈（如PyTorch/TensorFlow）细化实现细节。