基于关键词匹配的文本分类系统开题报告

学生

姓名

学号

32220120437

设 计

题 目

基于关键词匹配的文本分类系统

指导

教师

马铭轩

所属

系别

计算机应用系

所 属

教研室

人工智能教研室

（要求包含项目的背景、目的、意义、解决方案，方法手段等内容）

项目背景：在处理纷繁复杂的文本数据时，关键在于精准捕捉用户的核心需求。无论文本篇幅长短，关键词犹如文本的精髓，引领我们洞察其主题核心。文本分类、信息检索乃至内容推荐，无一不高度依赖关键词的精准提取。试想，若在手机资讯应用中频繁遭遇无关紧要的资讯，用户的兴趣将大打折扣，进而造成用户流失与经济效益下滑。因此，深入理解用户偏好，推送贴合其兴趣的内容显得尤为关键。

目的：旨在通过深度数据分析，为用户定制专属标签。结合用户的浏览历史，细致描绘其兴趣图谱，并据此推送匹配度高的关键词信息。这一系统旨在实现个性化信息推送，大幅缩减信息检索时间，同时针对不同年龄层推送定制化内容。唯有实现精准匹配，方能切实增强用户粘性，吸引更多流量。用户反馈将作为优化依据，不断调整用户模型，确保其更贴合用户实际需求。

意义：互联网世界信息海量且繁杂，其中不乏负面或低相关性内容，它们以各种形式渗透，干扰着用户的判断。因此，实施高效的内容过滤机制至关重要。本系统致力于最大化满足用户兴趣，为其提供有价值的信息，从而在创造经济价值的同时，也贡献社会价值。

解决方案：构建一个基于关键词匹配的文本分类系统，以应对上述挑战。

方法：采用Python作为开发语言，结合NLTK库进行自然语言处理，同时利用文本分类数据集进行模型训练与优化。技术框架上，整合Django进行后端开发，MySQL存储数据，HTML实现前端展示，jieba分词库助力中文文本处理，朴素贝叶斯算法则作为文本分类的核心算法。

指导教师审核意见：

指导教师签字:

年 月 日

系部意见：

计算机应用系（盖章）

年 月 日