背景

在当今信息爆炸的时代，新闻内容的分类和预测对于用户个性化推荐和信息检索至关重要。基于朴素贝叶斯算法的新闻类型预测系统结合了机器学习和自然语言处理技术，能够根据新闻内容自动进行分类，提高新闻处理效率和准确性。采用Django框架进行开发，可以构建用户友好的Web应用界面，方便用户进行新闻类型预测查询和结果展示。通过爬虫技术实现新闻数据的实时获取和更新，将爬取的新闻数据存储在数据库中，为模型训练和预测提供数据支持。这一研究背景旨在结合机器学习和Web开发技术，构建一个功能强大的新闻类型预测系统，为用户提供个性化的新闻推荐服务，帮助用户快速获取感兴趣的新闻内容，提升用户体验和信息检索效率。这种系统的应用有助于提升新闻传播效率，推动新闻信息化建设，促进媒体行业的数字化转型和智能化发展。

技术栈

django

bootstrap

requests爬虫

MySQL数据库

算法朴素贝叶斯、svm、随机森林三种

可视化echarts/matplotlib

主要功能

1、登录注册（用户）

2、后台管理（管理员）：实现用户、数据的增删改查

3、数据展示

4、新闻分类分布分析：可以选择不同的模型查看分类分析，生成玫瑰图

5、新闻数量排名：可以选择不同的模型查看分类数量排名，生成柱形图

6、预测：可以输入一个标题、实现预测这个标题属于哪个分类

项目结构

效果图