So verwenden Sie Python, um die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion des CMS-Systems zu entwickeln
Zusammenfassung:
Angesichts der Popularität von Content Management System (CMS) und der steigenden Benutzernachfrage nach personalisierten Empfehlungen ist es notwendig, einen Artikel zu entwickeln, der dies kann Automatische Empfehlungen basierend auf Artikelinhalten Die Funktion von Labels wird immer wichtiger. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion eines CMS-Systems entwickeln und relevante Codebeispiele bereitstellen.
1. Wortsegmentierung und Worthäufigkeitsstatistik
Bevor Sie die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion implementieren, müssen Sie zunächst den Artikelinhalt und die Worthäufigkeitsstatistik segmentieren. Hier können Sie die Wortsegmentierungs-Toolbibliothek in Python verwenden, beispielsweise die Jieba-Bibliothek. Das Folgende ist ein Beispielcode:
import jieba def analyze_article(article): # 分词 words = jieba.lcut(article) # 词频统计 word_freq = {} for word in words: if word not in word_freq: word_freq[word] = 0 word_freq[word] += 1 return word_freq
2. Schlüsselwortextraktion
Als nächstes müssen wir die Schlüsselwörter des Artikels aus den Ergebnissen der Worthäufigkeitsstatistik extrahieren. Zu den häufig verwendeten Schlüsselwortextraktionsalgorithmen gehören TF-IDF- (Term Frequency-Inverse Document Frequency) und TextRank-Algorithmen. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Extrahieren von Schlüsselwörtern mithilfe des TextRank-Algorithmus:
import jieba.analyse def extract_keywords(word_freq): # 将词频统计结果转换成jieba库要求的格式 words = [(word, freq) for word, freq in word_freq.items()] # 提取关键词 keywords = jieba.analyse.textrank(words, topK=5) return keywords
3. Tag-Empfehlung
Abschließend können wir basierend auf den extrahierten Schlüsselwörtern mithilfe einiger Regeln oder Algorithmen für maschinelles Lernen verwandte Tags empfehlen. Hier verwenden wir eine einfache Regel, um die Empfehlungsfunktion zu demonstrieren. Das Folgende ist ein Beispielcode:
def recommend_tags(keywords): tags = [] for keyword in keywords: if '编程' in keyword: tags.append('编程') if '科技' in keyword: tags.append('科技') if '设计' in keyword: tags.append('设计') # ... return tags
4. Integrieren Sie Funktionen in das CMS-System.
Integrieren Sie die oben genannten drei Funktionen in das CMS-System. Wir können die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion implementieren, indem wir die entsprechenden Funktionen aufrufen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode:
from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/recommend_tags', methods=['POST']) def recommend_tags_handler(): # 获取文章内容 article = request.json['article'] # 分析文章内容 word_freq = analyze_article(article) # 提取关键词 keywords = extract_keywords(word_freq) # 推荐标签 tags = recommend_tags(keywords) return {'tags': tags} if __name__ == '__main__': app.run()
Der obige Code verwendet das Flask-Framework, leitet den Artikelinhalt über eine POST-Anfrage weiter und gibt empfohlene Tags zurück.
Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion des CMS-Systems entwickeln. Durch Schritte wie Wortsegmentierung, Worthäufigkeitsstatistik, Schlüsselwortextraktion und Tag-Empfehlung können wir eine einfache Tag-Empfehlungsfunktion implementieren. Entwickler können diese Funktion je nach tatsächlichem Bedarf weiter optimieren und erweitern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo entwickeln Sie mit Python die Artikel-Tag-Empfehlungsfunktion des CMS-Systems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
