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基于 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序,是一个文本分类相关的应用,目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。技术栈:Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序,涉及爬虫、文本分类、Web 开发和微信小程序。

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基于 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序

1、项目介绍

该项目是我的毕业设计,是一个文本分类相关的应用,目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。

2、技术栈

Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序,涉及爬虫、文本分类、Web 开发和微信小程序。

技术栈

3、系统架构图

系统架构图如下图所示,分为基础设施层、服务层、交互层、应用层。

系统架构图

4、实现步骤

整个系统的实现分为如下四个步骤,分别是新闻数据爬取、文本分类处理、后端 API 接口开发,微信小程序客户端构建。

实现步骤

4.1 数据爬取

爬虫的目标网站为中国新闻网,新闻数据爬取分类为:国内、国际、军事、体育、社会、娱乐、财经,爬取新闻的时间跨度为 2012 年到 2019 年。

新闻数量分布

4.2 文本分类

文本分类的效果如下图所示,橙色和蓝色的数量约接近,代表这个分类下的新闻机器分类正确率越高,可以看到由于上面军事类新闻的数量较少,所以训练出来的新闻分类模型效果不是很高,错误率较高。

文本分类

5、效果演示

5.1 小程序首页

小程序首页展示新闻列表,点击新闻条目可以查看新闻详情,可以点击分类按钮选择新闻分类,还可以输入关键字查找新闻。

小程序首页

5.2 小程序工具页

小程序工具页

5.3 新闻分类功能演示

下面通过动图来演示该小程序的特色功能-新闻分类功能(建议下载下面的 gif 图片查看!)。

新闻分类动图演示

About

基于 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序,是一个文本分类相关的应用,目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。技术栈:Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序,涉及爬虫、文本分类、Web 开发和微信小程序。

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