基于NLP与分布式爬虫框架的阅读类APP的设计与实现的任务书.docx

基于NLP与分布式爬虫框架的阅读类APP的设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
如今，移动互联网已经普及，并且没有阅读相关的APP就无法满足用户的需求。但是，目前大部分的APP都只提供了简单的内容阅读功能，并不能提供更加个性化，智能化地推荐。因此，本项目致力于开发一款可以智能化推荐内容、定时提醒用户阅读的阅读类APP。为了实现这一目标，该项目将围绕自然语言处理(NLP)和分布式爬虫框架开展。
二、任务内容
本项目围绕上述目标，具体实现以下内容：
1、使用NLP技术对用户的阅读行为和兴趣进行分析，建立用户画像，根据用户画像进行个性化推荐，提高用户的阅读体验；
2、使用分布式爬虫技术爬取各大阅读网站的相关资讯，在阅读内容不足时进行推荐；
3、实现文章的排版功能，加入阅读体验，提高用户的阅读吸引力；
4、实现定时提醒功能，让用户养成良好的阅读习惯。
三、任务分工与时间安排
本团队由三名成员组成，分别为：
1、项目经理：负责项目进度、质量等管理工作，协调各成员之间的合作关系，同时也需要具备NLP和分布式爬虫技术的基础知识，以便全面把握项目进展情况，协调解决问题。时间安排：本项目组长投入20天时间；
2、NLP工程师：负责对用户的阅读行为和兴趣进行分析，建立用户画像，实现个性化推荐等功能。时间安排：本项目成员需投入25天时间；
3、分布式爬虫工程师：负责实现爬虫框架，并爬取相关的网站内容，作为个性化推荐的补充。时间安排：本项目成员需投入25天时间。
四、技术路线和实现方案
1、NLP技术路线：
（1）数据预处理：对爬虫获取到的文本数据进行清理、分词、去除停用词等操作，处理获取到的文章数据；
（2）词向量的构建：利用Word2Vec等算法，将预处理完的语料转化为数值型向量，实现文本语义化表达；
（3）文本分类与聚类：对语料进行人工分类、标注，采用KNN等算法进行文本分类和聚类；
（4）个性化推荐：分析用户的个人喜好和兴趣，选择适当的算法实现个性化推荐。
2、分布式爬虫技术路线：
（1）架构设计：采用分布式爬虫框架Scrapy，基于多线程方式并发爬取各大阅读网站的文章内容；
（2）数据处理与存储：将爬取到的文章通过接口的方式存储至ElasticSearch中，方便后续的数据处理、分析、展示等操作。
3、文章排版功能的路线：
（1）移动端自适应布局：采用响应式布局实现稿件的自适应排版，适应多终端设备的展示需求；
（2）多种文字排版方案：采用平移滑动、3D立体翻页等方式进行文字排版，充分保障用户的视觉体验。
4、定时提醒功能的路线：
（1）App前台提醒：通过语音播报等方式提醒用户；
（2）App后台提醒：通过系统通知等方式进行提醒，避免用户在浏览其他APP时错过通知。
五、预期目标和成果
本项目的预期目标是研发一款基于NLP与分布式爬虫框架的阅读类APP。该APP能够实现基于用户画像的个性化推荐、多种文字排版方案以及定时提醒功能，从而提高用户的阅读体验和效率。通过完成此项目，我们将提高NLP和分布式爬虫技术的应用能力，提高技术实战能力，增强团队协作精神和项目管理能力。同时，该项目可以上线至各大AppStore，实现商业化输出，具有很好的市场前景。