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。
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：
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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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：
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。
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：
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。
以上就是Java里如何实现新闻内容自动分类与推送_新闻自动分类推送项目开发方法说明的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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