用Java实现新闻自动分类与推送，需结合NLP文本处理、用户行为分析和智能推荐算法。首先通过Jsoup抓取新闻，利用HanLP分词并采用TF-IDF提取特征，训练朴素贝叶斯等模型实现科技、体育等类别自动分类；同时基于用户浏览、点击等行为构建兴趣画像，结合协同过滤与内容推荐策略，使用Spring Boot+MyBatis搭建后端，MySQL存储数据，Redis缓存标签与队列，通过消息队列异步推送，确保分类准确性与个性化推荐效果，并持续优化冷启动与实时性问题。
用Java做新闻自动分类和推送，核心是把内容处理、用户兴趣分析和智能算法结合起来。整个流程从获取新闻开始，到最终推送到用户，需要多个模块协同工作。重点在于分类的准确性和推送的个性化，技术选型要兼顾性能和可维护性。
新闻自动分类的技术实现
分类是系统的基础，得先让机器“读懂”新闻讲的是什么。通常用自然语言处理（NLP）技术提取文本特征，再用机器学习模型判断类别。
具体操作上，可以走这几个步骤：
- 用Jsoup或HttpClient抓取新闻原文，清洗掉HTML标签和无关字符
- 引入Stanford NLP或HanLP做中文分词，去掉停用词，保留关键实词
- 用TF-IDF算法把文本转成向量，突出重要词汇的权重
- 选择分类模型，比如朴素贝叶斯、SVM或者Spark MLlib里的逻辑回归，在标注好的数据集上训练
- 新新闻进来时，走一遍预处理流程，模型打分后归入概率最高的类别，如“科技”、“体育”等
为保证效果，初期可以用人工标注几百条新闻做训练集，后期结合用户点击反馈持续优化模型。
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基于用户行为的智能推送策略
光有分类不够，还得知道推给谁。推送的关键是构建用户画像，搞清楚每个人喜欢看什么。
系统可以从这些方面收集数据：
- 记录用户的浏览、点击、停留时长、收藏和搜索关键词
- 按时间衰减计算兴趣权重，最近的行为影响更大
- 用协同过滤找相似用户，或者基于内容推荐相似主题的新闻
- 结合规则引擎，比如早晚推热点，午休推深度文章
实际开发中，Spring Boot做后端很合适，MySQL存新闻和用户数据，Redis缓存热门内容和实时兴趣标签。推送任务可以用消息队列异步处理，避免阻塞主线程。
系统架构与关键技术栈
一个完整的项目需要清晰的分层设计，确保各部分解耦，方便扩展和维护。
典型的技术组合包括：
- 后端框架：Spring Boot + MyBatis，快速搭建RESTful API
- 数据库：MySQL存结构化数据，Elasticsearch支持全文检索
- 缓存：Redis存会话、标签和待推送队列，提升响应速度
- 推荐引擎：集成Apache Mahout或自己实现基于内容的推荐算法
- 前端：Vue或React做管理后台，Android/iOS原生开发App端
测试阶段重点关注分类准确率、推送打开率和系统延迟。上线后通过A/B测试对比不同算法的效果，持续迭代。
基本上就这些，不复杂但容易忽略细节，比如文本清洗不彻底会影响分类，用户冷启动问题也需要特殊处理。
