毕业设计（论文）任务书
题目 基于新闻数据的情感分析与用户推荐系统的设计与实现
院 系
专 业
班 级
姓 名
学 号
指导教师签名
年 月 日
一、毕业设计(论文)主要内容
介绍选题背景与意义。包括技术的应用背景，以及选择该课题的原因和意义。
网络爬虫的实现：使用Python等语言实现多线程网络爬虫，从五个不同新闻网站抓取政治、经济和科技类新闻。包括定时调度、异常处理、断点续传、多线程爬取。
新闻数据存储与清洗系统： 存储抓取的新闻数据到MySQL数据库，设计合适的表结构。实现数据清洗，确保存储数据的质量。
情感分析模型的研究与实现：利用已标记的情感数据集，使用深度学习（如LSTM或BERT）实现情感分析模型。评估模型在新闻数据上的准确性。
新闻推荐系统的设计与实现：基于用户的历史浏览记录和情感分析结果，设计简单而有效的新闻推荐系统，可采用协同过滤或内容过滤等推荐算法。关键技术在于推荐算法设计、用户历史记录分析。
系统性能优化的研究与实现：针对模拟大规模数据量和高并发访问，优化爬虫速度、情感分析速度和用户界面响应时间。引入缓存技术以降低系统负载。
二、基本要求
1. 通过参考资料的学习, 了解所选课题的研究意义、背景和发展现状。
2. 独立完成毕业设计任务书提出的主要内容。
3. 技术实现使用学过的编程语言（如Python、Java等）完成系统的开发，确保实现的功能符合题目要求。
4. 演示准备： 准备能够生动展示系统功能和亮点的演示。在演示中突出关键功能和技术创新点。
5. 学术规范与引用： 遵循学术规范，确保项目中引用的开源代码、数据集等有适当的引用。避免抄袭和剽窃行为。
6. 问题解决与改进：在项目开发过程中遇到问题时，及时记录并提出解决方案。在项目结束后，对项目进行回顾，提出可能的改进点。
7. 撰写毕业论文：撰写系统化的毕业论文，清晰地阐述选题背景、研究目的、方法、实施过程、结果和结论。
8. 演示与答辩：准备项目演示和答辩，以便向导师和评审委员会展示研究的成果和解决方案。
三、设计(论文)进度
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序号
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项目名称
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完成时间
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备注
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1
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收集相关资料，完成文献综述和
开题报告
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11 月 28日至 12 月 15 日
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2
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系统的主要功能设计与实现
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12月 16日至 4 月 1 日
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3
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系统的优化功能设计与实现
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4 月 1 日至 4 月 20 日
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4
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实验结果的整理与总结
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4 月 20 日至 4 月 30 日
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5
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撰写毕业论文、答辩
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5 月 2 日至 5 月21日
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设计(论文)预计完成时间： 2024 年 5 月 21 日
四、参考资料及文献
[1] 闫慧珍.基于数据爬取的新闻宣传信息系统的设计与实现[D].中北大学,2021.DOI:10.27470/d.cnki.ghbgc.2021.000936
[2] WAJDI A, FURQAN R, MOHAMED W M, et al. Sentiment analysis on twitter data integrating textBlob and deep learning models: The case of US airline industry[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 255: 109780
[3] NGUYENDA, NGO VL, NGUYEN K A,et al. Boosting prior knowledge in streaming variational Bayes[J]. Neurocomputing, 2021, 424: 143-159
[4] 侯捷.基于文本挖掘的管理科学学科研究热点及前沿发现与分析[D].北京工业大学,2019(03).
[5] 张晖;杨小彦;赵旭剑;杨春明;李波;.基于社会网络关注度的学科前沿热点挖掘[J].郑州大学学报(理学版),2018(03).
[6] 杨爽,陈芬. 基于 SVM 多特征融合的微博情感多级分类研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2) :73-79
[7] 校莹.基于网络爬虫的游戏舆情监测系统的设计与实现[D].上海交通大学,2016.DOI:10.27307/d.cnki.gsjtu.2016.002662
[8] 李海燕.网络舆情爬虫系统的设计与实现[D].厦门大学,2014.
