大家好，我是徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 CSDN、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。今天我来跟大家聊聊一个用 Python 和 Django 打造的人脸识别考勤系统，既实用又适合作为毕业设计和项目实战的参考案例。🍅文末获取源码联系🍅
1 简介
今天给大家介绍一款全新的 基于 Python 卷积神经网络的新闻文本分类系统（2.0 版本，附源码）。这个系统用 Python 来写，数据库用的是 MySQL，实用性强，非常适合大学生来做项目实战。本次升级主要解决了之前注册不了用户的问题，以及修复了用户管理中添加和删除时出现的小 bug。
Python基于机器学习的文本分类系统
背景
咱们国家的网络用户越来越多，网上各种信息铺天盖地，从国际大事到国内新闻，再到各种流行趋势，无所不包。不过，信息爆炸的同时也带来了不少麻烦，同质化、没用的信息多得让人眼花缭乱，想找点真正有价值的内容可真不容易。
这次项目就是利用电脑编程的力量，开发一款自动新闻分类系统。系统能根据新闻内容，自动把新闻分门别类，让机器能自己识别并归档，用户只要把新闻内容粘贴进去，就能快速得到分类结果，同时把分类后的新闻保存到管理模块里，方便后续查询。这套系统能帮助大家对人工智能有个初步了解，同时还能有效管理咱们海量的网络信息。
关键词：机器学习；新闻分类；python语言
主要内容
这次项目主要聚焦于新闻类文本的自动分类，通过 Python 技术打造一个机器学习新闻文本分类系统。系统能自动识别并分类用户输入的新闻内容，把结果保存在文本管理模块中，这样一来，不仅方便查询，还能不断积累经验、提高分类效果。整体来说，就是用自动分类和话题聚类来帮助大家更高效地管理和利用新闻信息，让人工智能的魅力展现到实战中。
2 技术栈
环境要求：
- Python 3.8（最好用 3.8）
- PyCharm（社区版或专业版都行）
- MySQL（推荐 5.7，8.0 也行）
- Navicat（版本不限）
第3章 系统设计
3.1 系统结构设计
这套新闻文本分类系统其实就是一款纯后台的管理系统。用户登录后，就可以进入系统操作。系统主要提供了新闻内容的自动分类、分类结果的展示与管理、以及用户信息的维护。只要你把新闻内容输入进去，系统就会自动校验并分类，操作简单直观，界面设计也很简洁明了，适合大伙儿日常使用。
3.2 功能模块设计
这套系统主要包含以下几个功能模块：
-
新闻分类模块
这是整个系统的核心，用户通过输入新闻标题和内容，点击开始分类后，系统会自动把新闻归类到相应类别里。 -
新闻管理
系统会把分类好的新闻以列表形式显示出来，方便大家查阅和管理。 -
用户管理
登录后才能使用系统，所以这里也设计了用户信息维护功能。用户可以修改个人信息、密码，还能实时搜索已有用户，管理方便又快捷。
3.3 数据库设计
数据库设计分为两个部分：概念设计和逻辑设计。先对数据库的实体和属性进行梳理，再用表格展示出各个模块对应的数据关系。整个系统的 E-R 模型大致如下：
管理员
在逻辑设计方面，我们采用表格形式来展示具体的数据库表结构，如下图所示：
第4章 系统实现
4.2 系统主要功能实现
4.2.1 登录模块实现
在登录页面中，用户需要输入权限信息才能登录。下图展示了登录界面的效果，输入信息后即可快速进入系统：
图4.1 机器学习新闻文本分类系统登录页面
4.2.2 新闻分类系统首页
系统首页展示了新闻分类系统的整体情况。首页上有用户数量、新闻类别、新闻条数以及当前年份等信息，让人一目了然。具体效果图如下：
图4.2 新闻分类系统首页界面
4.2.3 新闻分类界面
在新闻分类界面中，系统会展示所有支持的新闻类别，例如娱乐、财经等。用户只需输入新闻标题和内容，点击分类按钮，系统就会自动处理并显示分类结果。下图就是分类界面的展示效果：
图4.3 新闻中心界面
4.2.4 新闻管理界面实现
在新闻管理模块中，所有已分类的新闻信息都会以列表形式展示。列表中包括新闻主题、分类、创建者等信息，便于用户快速查看和管理。下图展示了该模块的实际效果：
图4.4 新闻管理界面
4.2.5 用户管理界面
用户管理模块显示当前系统中已存在的用户信息。用户不仅可以在线修改信息，还支持添加新用户和搜索现有用户。下图即为用户管理界面的效果图：
图4.5 用户管理界面
5 参考文献
[1] 陈宇, 王强. 聚类算法在Web文本挖掘中的应用研究. 中国电子商情. 通信市场, 2019, 2:62-68
[2] 李恒训, 张华平, 秦鹏等. 基于主题词的网络热点话题发现. 见：中国中文信息学会. 第五届全国信息检索学术会议CCIR2009论文集. 中国中文信息学会, 2019:134-143
[3] GabrielPui, CheongFung, JeffreyXuYu, et al. Parameter Free Bursty Events Detection in Text Streams. PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON VERY LARGE DATABASES, 2015, 1:181-192
[4] 罗亚平, 王枞, 周延泉. 基于关注度的热点话题发现模型. 见：中国中文信息学会. 第七届中文信息处理国际会议. 中国中文信息学会, 2017:402-408
[5] 吴永辉, 王晓龙, 丁宇新等. 基于主题的自适应、在线网络热点发现方法及新闻推荐系统. 电子学报, 2018, 38(11):2620-2624
[6] 董婧灵, 李芳, 何婷婷等. 基于LDA模型的文本聚类研究. 中国中文信息学会. 中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011). 中国中文信息学会, 2019:455-461
[7] 曹立勇, 郑诚. 基于知网的语义相似度的改进算法. 电子技术, 2019, 5:1-3
6 源码获取
点赞、收藏、关注、评论啦！查看👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2024-2025年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Python精品实战案例《100套》
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题、项目以及文档编写等相关问题都可以留言咨询，希望帮助更多的人。
