计算机毕业设计Django+大模型淘新闻标题关键词提取与趋势分析(源码+LW+PPT+讲解)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

Django+大模型淘新闻标题关键词提取与趋势分析

摘要：本文聚焦于利用Django框架与大模型技术实现淘新闻标题关键词提取与趋势分析。通过构建基于Django的Web应用系统，结合大模型的强大语义理解能力，实现新闻标题关键词的精准提取，并基于提取结果进行趋势分析。实验结果表明，该系统在关键词提取准确率和趋势分析可靠性上均有显著提升，为新闻媒体和用户提供了有价值的决策支持。

关键词：Django；大模型；新闻标题；关键词提取；趋势分析

一、引言

随着互联网的迅猛发展，新闻资讯呈现爆炸式增长。如何在海量新闻中快速准确地提取关键信息，并分析其发展趋势，成为新闻媒体和用户关注的焦点。传统的新闻关键词提取方法多基于词频统计或简单语义分析，难以处理复杂语义和动态变化的新闻标题。而大模型凭借其强大的语义理解和生成能力，为解决这一问题提供了新的思路。Django作为一个成熟且功能强大的Web框架，具有高效、灵活、可扩展等特点，适合用于构建新闻关键词提取与趋势分析系统。因此，本文提出构建基于Django与大模型的淘新闻标题关键词提取与趋势分析系统。

二、相关工作

2.1 传统新闻关键词提取方法

传统新闻关键词提取方法主要包括基于词频统计的方法（如TF-IDF算法）和基于简单语义分析的方法（如TextRank算法）。TF-IDF算法根据词语在文本中出现的频率和在整个语料库中出现的频率来确定词语的重要性，常用于提取文本中的关键词，但无法考虑词语之间的关系。TextRank算法基于图模型，将文本中的句子看作节点，根据句子之间的相似度建立图，并用PageRank算法计算每个句子的权重，从而提取文本的关键词，但无法考虑词语的语义信息。这些方法在处理复杂语义和动态变化的新闻标题时存在局限。

2.2 大模型在关键词提取中的应用

大模型通过大规模数据训练，具有强大的语义理解能力，能够从文本中提取高层次特征，挖掘隐含的语义信息。一些研究利用大模型进行新闻关键词提取，通过微调预训练模型或设计特定prompt，引导模型生成关键词，取得了较好的效果。例如，通过设计合理的prompt，利用大模型对新闻标题进行语义理解，提取出能够概括新闻主题的关键词。

2.3 Django在Web应用开发中的应用

Django是一个基于Python的Web框架，采用MVT（Model-View-Template）架构，具有高效的数据库操作、强大的中间件支持和丰富的模板引擎等特点。Django提供了ORM（Object-Relational Mapping）框架，方便进行数据库操作；内置了用户认证、表单处理等常用功能，能够快速构建功能完善的Web应用。因此，Django适合用于构建新闻关键词提取与趋势分析系统的Web应用部分。

三、系统架构设计

3.1 整体架构

本系统采用分层架构设计，主要包括数据层、模型层、业务逻辑层和展示层。数据层负责存储新闻标题数据和关键词提取结果；模型层包含大模型和关键词提取算法模型；业务逻辑层实现关键词提取和趋势分析的核心逻辑；展示层为用户提供交互界面，展示关键词提取结果和趋势分析图表。

3.2 Django框架应用

Django框架用于构建系统的Web应用部分。利用Django的ORM框架操作MySQL数据库，存储新闻标题数据和关键词提取结果。通过Django的视图函数和URL路由机制，将用户请求映射到相应的业务逻辑处理函数，实现系统的交互功能。同时，利用Django的模板引擎渲染页面，展示关键词提取结果和趋势分析图表。

3.3 大模型集成

系统集成大模型用于新闻标题关键词提取。通过调用大模型API，将新闻标题输入到模型中，获取模型生成的关键词。为了提高关键词提取的准确性，设计合理的prompt引导模型生成符合要求的关键词。例如，可以给出如下prompt：“根据以下新闻标题，提取出能够概括新闻主题的关键词。新闻标题：[新闻标题内容]。关键词：”。

四、关键词提取与趋势分析实现

4.1 数据收集与预处理

收集淘新闻平台上的新闻标题数据，对数据进行清洗，去除噪声数据和重复数据。对新闻标题进行分词处理，使用jieba等分词工具将标题拆分成词语序列。同时，去除停用词和无关词汇，提高数据的质量。

4.2 关键词提取算法设计

采用基于大模型的关键词提取方法。将预处理后的新闻标题输入到大模型中，通过模型生成关键词。为了提高关键词提取的准确性和多样性，可以结合传统的关键词提取算法，如TF-IDF算法或TextRank算法，对大模型生成的关键词进行进一步筛选和优化。例如，可以计算大模型生成的关键词与新闻标题的语义相似度，选择相似度较高的关键词作为最终结果。

4.3 趋势分析算法设计

基于提取的关键词进行趋势分析。统计每个关键词在不同时间段的出现频率，绘制关键词出现频率随时间变化的趋势图。通过分析趋势图，了解新闻热点话题的变化趋势。同时，可以利用聚类算法对关键词进行聚类，将相似的关键词归为一类，分析不同类别关键词的发展趋势。

4.4 实时更新与在线学习

采用流处理架构，如Apache Kafka和Flink，处理新闻标题的实时数据。当有新的新闻标题到达时，及时进行关键词提取和趋势分析，更新分析结果。系统具备在线学习能力，能够根据新的数据动态调整模型参数，提高关键词提取和趋势分析的准确性。

五、实验与结果分析

5.1 实验设置

实验采用淘新闻平台的部分新闻标题数据进行测试。将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调优和性能评估。在关键词提取实验中，使用准确率、召回率和F1值等指标评估模型的性能；在趋势分析实验中，通过观察趋势图的准确性和稳定性来评估分析结果的可靠性。

5.2 关键词提取结果分析

实验结果表明，基于大模型的关键词提取方法在准确率、召回率和F1值上均较传统方法有显著提升。大模型能够准确理解新闻标题的语义信息，提取出能够概括新闻主题的关键词。结合传统算法进行优化后，关键词提取的准确性和多样性进一步提高。

5.3 趋势分析结果分析

通过对关键词出现频率随时间变化的趋势图进行分析，能够准确把握新闻热点话题的变化趋势。聚类分析结果能够将相似的关键词归为一类，为新闻媒体和用户提供更有针对性的决策支持。实验结果表明，系统的趋势分析结果具有较高的可靠性和实用性。

六、应用案例

6.1 新闻媒体决策支持

系统为新闻媒体提供新闻热点话题的趋势分析报告，帮助媒体了解用户关注的话题和需求。媒体可以根据分析结果调整新闻报道的方向和重点，提高新闻的时效性和针对性。

6.2 用户个性化推荐

系统根据用户的浏览历史和兴趣偏好，为用户提供个性化的新闻推荐。通过分析用户关注的关键词和话题趋势，推荐符合用户兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验和满意度。

七、结论与展望

本文构建了基于Django与大模型的淘新闻标题关键词提取与趋势分析系统，实现了新闻标题关键词的精准提取和趋势分析。实验结果表明，该系统在关键词提取准确率和趋势分析可靠性上均有显著提升，为新闻媒体和用户提供了有价值的决策支持。未来工作将进一步优化系统性能，提高关键词提取和趋势分析的实时性和准确性；加强数据隐私保护，确保用户数据的安全；探索大模型在其他新闻业务场景中的应用，如新闻分类、情感分析等，推动新闻行业的智能化发展。

参考文献

1. 新闻文本关键词提取有哪些算法,这些算法的特点以及应用,以及不足方面的解决办法
2. python新闻文本分类系统 Django+Torch+Word2Vec 神经网络 关键词CNN分类
3. python新闻数据分析系统 情感分析 舆情分析 可视化 Django框架 vue框架 机器学习(源码+论文)

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

 博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓