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)

原创于 2025-11-21 09:55:52 发布 · 881 阅读

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介绍资料

以下是一份关于《Python新闻推荐系统：新闻标题自动分类》的任务书模板，内容涵盖项目背景、目标、任务分解、技术要求及验收标准等关键部分：

随着互联网新闻数据的爆炸式增长，用户面临信息过载问题。传统新闻推荐系统依赖人工标签或简单关键词匹配，效率低且覆盖不全。本项目旨在通过自然语言处理（NLP）技术，构建一个基于Python的新闻标题自动分类系统，实现高效、精准的新闻内容推荐，提升用户体验。

任务内容：
- 确定新闻分类体系（如20个一级类别）。
- 收集公开新闻数据集（如THUCNews、腾讯新闻数据集）或通过爬虫获取数据。
- 数据清洗：去除重复、乱码、无关符号，统一编码格式。
交付物：
- 分类标签定义文档。
- 清洗后的结构化数据集（CSV/JSON格式）。

任务内容：
- 特征提取：
  - 使用TF-IDF、Word2Vec或BERT等模型生成文本向量。
  - 结合N-gram、词性标注等补充特征。
- 模型选择与训练：
  - 对比传统机器学习（如SVM、随机森林）与深度学习模型（如TextCNN、LSTM、Transformer）的性能。
  - 使用交叉验证优化超参数。
- 模型评估：
  - 指标：准确率（Accuracy）、F1-Score、AUC-ROC。
  - 混淆矩阵分析错误分类案例。
交付物：
- 特征工程代码（Jupyter Notebook）。
- 模型训练日志与评估报告。

任务内容：
- 将分类模型封装为Python API（使用Flask/FastAPI）。
- 与推荐系统对接，实现“标题分类→用户兴趣匹配→新闻推送”流程。
- 部署至云服务器（如AWS、阿里云）或本地环境。
交付物：
- API接口文档。
- 部署脚本与测试报告。

任务内容：
- 收集用户反馈，分析分类错误案例。
- 引入增量学习（Online Learning）机制，定期更新模型。
- 可视化分析分类结果分布（如词云、类别占比图）。
交付物：
- 优化报告与改进方案。
- 可视化代码（Matplotlib/Seaborn/Pyecharts）。

编程语言：Python 3.8+。
核心库：
- 数据处理：Pandas、NumPy。
- 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch。
- NLP工具：Jieba、NLTK、Gensim、HuggingFace Transformers。
- Web框架：Flask/FastAPI。
- 可视化：Matplotlib、Seaborn。
硬件要求：
- 开发环境：CPU/GPU（深度学习模型训练需GPU加速）。
- 部署环境：云服务器或本地Linux环境。