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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 · 1.2k 阅读

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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》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

项目名称：Python新闻推荐系统中新闻标题的自动分类系统开发
委托单位/导师：XXX
负责人：XXX
起止时间：XXXX年XX月XX日 - XXXX年XX月XX日

核心目标：
- 开发一个基于Python的新闻标题自动分类模块，支持对新闻标题进行多类别（如体育、科技、财经等）的精准分类。
- 将分类结果集成至新闻推荐系统，提升推荐内容的多样性和用户匹配度。
技术目标：
- 实现至少两种分类模型（传统机器学习模型 + 深度学习模型），对比性能并优化。
- 通过预训练语言模型（如BERT）提升短文本语义理解能力。
- 完成系统从数据采集到部署的全流程开发。
成果要求：
- 提交可运行的Python代码库（含文档说明）。
- 撰写项目技术报告或论文（不少于3000字）。
- 分类准确率不低于85%（测试集验证）。

任务内容：
- 爬取公开新闻数据集（如THUCNews、新浪新闻API）。
- 数据清洗：去除重复标题、特殊符号、HTML标签。
- 分词与标注：使用jieba/NLTK进行中文分词，手动标注或使用已有标签数据。
交付物：清洗后的结构化数据集（CSV/JSON格式），标注规范文档。

任务内容：
- 实现TextCNN模型，捕捉局部语义特征。
- 微调BERT模型（如Hugging Face的bert-base-chinese），添加分类层。
- 使用Adam优化器与交叉熵损失函数训练。
交付物：深度学习模型代码、训练日志、可视化分析（如损失曲线）。

任务内容：
- 将分类结果作为新闻特征，结合用户行为数据（如点击历史），构建基于内容的推荐模块。
- 与协同过滤算法融合，设计混合推荐策略。
- 使用A/B测试评估推荐效果（点击率、停留时长等指标）。
交付物：推荐系统原型代码、测试报告（含对比数据）。

任务内容：
- 模型压缩：对BERT进行知识蒸馏（如使用TinyBERT），减少推理时间。
- 封装为RESTful API（使用Flask/FastAPI），供前端调用。
- 部署至云服务器（如阿里云ECS），编写使用文档。
交付物：优化后的模型、API接口文档、部署脚本。

开发语言与框架：
- Python 3.8+，使用PyTorch/TensorFlow实现深度学习模型。
- 推荐系统部分可结合Surprise库或自定义算法。
数据安全与隐私：
- 匿名化处理用户行为数据，遵守《个人信息保护法》。
代码规范：
- 遵循PEP 8编码风格，添加详细注释。
- 使用Git进行版本管理，定期提交代码至远程仓库（如GitHub）。
性能指标：
- 分类任务：准确率、F1值、训练/推理耗时。
- 推荐任务：召回率、多样性（如类别覆盖率）。

负责人签字：_________________
日期：XXXX年XX月XX日

备注：本任务书可根据实际需求调整技术路线或资源分配，需与导师或项目委托方协商确认。