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)

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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、内容、分工、进度安排及考核标准等关键要素，供参考：

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任务书

项目名称：Python新闻推荐系统——新闻标题自动分类
项目负责人：XXX
团队成员：XXX、XXX、XXX
起止时间：XXXX年XX月XX日—XXXX年XX月XX日
指导教师：XXX

一、任务背景与目标

1.1 背景

新闻推荐系统需快速理解新闻内容以实现精准推荐，而新闻标题作为核心信息载体，具有短文本、高概括性的特点。传统分类方法依赖人工标注或简单关键词匹配，效率低且覆盖面有限。本项目旨在通过自然语言处理（NLP）技术，实现新闻标题的自动化分类，为推荐系统提供语义支持。

1.2 目标

1. 技术目标：
   • 构建新闻标题分类模型，支持多类别（如体育、科技、财经等）自动标注。
   • 分类准确率≥85%，推理速度≤100ms/条（单GPU环境）。
2. 系统目标：
   • 集成分类模型至新闻推荐系统，实现基于标题类别的内容推荐。
   • 开发可视化界面，支持用户交互与推荐结果展示。

二、任务内容与分工

2.1 数据采集与预处理（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 爬取公开新闻数据集（如THUCNews、Sogou新闻）或对接合作媒体API。
  • 数据清洗：去重、去噪、处理乱码。
  • 文本预处理：分词（Jieba/HanLP）、词性标注、停用词过滤。
• 输出成果：
  • 清洗后的结构化数据集（CSV/JSON格式）。
  • 数据预处理代码库（Python脚本）。

2.2 新闻标题分类模型开发（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 基线模型：
    • 传统方法：TF-IDF + SVM/随机森林。
    • 深度学习方法：TextCNN、FastText。
  • 进阶模型：
    • 基于BERT的微调模型（Hugging Face Transformers库）。
    • 领域适配优化：针对新闻标题短文本特性，调整BERT注意力机制。
  • 模型评估：
    • 划分训练集/测试集（8:2），采用交叉验证。
    • 指标：准确率、F1值、推理时间。
• 输出成果：
  • 分类模型代码与训练日志。
  • 模型评估报告（含对比实验结果）。

2.3 推荐系统集成与优化（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 基于分类结果的协同过滤推荐：
    • 用户画像构建：统计用户历史阅读标题的类别分布。
    • 推荐策略：根据用户偏好类别，筛选同类新闻并排序（按点击率/时效性）。
  • 混合推荐模块：
    • 结合内容分类与用户行为数据（如LSTM预测用户短期兴趣）。
  • 系统优化：
    • 模型轻量化：使用ONNX格式压缩BERT模型，减少推理延迟。
    • 部署方案：Flask/Django后端 + Vue.js前端，支持Docker容器化部署。
• 输出成果：
  • 推荐系统原型代码与部署文档。
  • 系统测试报告（含AB测试结果）。

2.4 项目管理与文档撰写（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 制定开发计划，监控进度并协调分工。
  • 撰写技术文档（数据字典、API接口说明）。
  • 完成项目总结报告与论文初稿。
• 输出成果：
  • 项目进度表与周会纪要。
  • 完整技术文档与用户手册。

三、进度安排

阶段	时间节点	关键任务
需求分析	第1周	确定分类类别体系，完成数据源调研。
数据准备	第2-3周	完成数据采集与预处理，生成标准化数据集。
模型开发	第4-6周	基线模型训练与评估，完成BERT微调实验。
系统集成	第7-8周	推荐逻辑开发，前后端联调，优化推理性能。
测试与优化	第9周	开展用户测试，修复Bug，调整推荐策略。
验收与总结	第10周	提交项目成果，准备答辩材料。

四、考核标准

4.1 技术指标

指标	要求
分类准确率	≥85%（测试集）
推理速度	≤100ms/条（BERT模型）
系统响应时间	≤500ms（端到端）

4.2 成果要求

1. 代码与文档：
   • 完整可运行的Python项目代码（GitHub托管）。
   • 技术文档（含数据说明、模型参数、部署指南）。
2. 演示与报告：
   • 系统演示视频（3-5分钟）。
   • 项目总结报告（含实验分析、创新点与不足）。

4.3 验收方式

• 功能测试：验证分类准确性与推荐逻辑。
• 性能测试：使用Locust模拟高并发场景，检查系统稳定性。
• 答辩评审：团队汇报项目成果，回答专家提问。

五、资源与预算

资源类型	说明
硬件	GPU服务器（1块NVIDIA Tesla T4，租用费用约￥2000/月）。
软件	Python 3.8、PyTorch、Hugging Face Transformers库。
数据	公开数据集（免费）+ 合作媒体数据（需签署授权协议）。

备注：本任务书需经指导教师审核通过后执行，团队成员需定期汇报进度并接受阶段性检查。

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以上任务书可根据实际项目需求调整细节，例如增加伦理审查（如数据隐私保护）、扩展多语言分类功能等。希望对你有所帮助！

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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