新闻php代码，使用php环境加phpmysql写的，仅供初学者

这个东西简单易懂，对初学者很实用，大家感兴趣可以看一下

一个struts2+hibernate整合的例子，实现了对新闻的增删改查，支持模糊查找（结合标题和日期进行查找）。

CCF_BDCI_2019_datafountain350 CCF BDCI 2019 互联网新闻情感分析 复赛top8 代码 开源方案见知乎：

☆☆ 资源说明：☆☆ ☆ 主要功能：☆ 新闻发布系统由后台管理和前后新闻浏览两部分组成。后台管理对新闻作了详细的分类，前台以分类形式显示新闻的详细信息，满足了人们浏览新闻时分类查看新闻信息的要求。同时前台还提供查询新闻信息功能，方便浏览者查找相关的新闻信息； ☆ 具体功能：☆ 通过网络，浏览各行业新闻及相关信息； 新闻分类显示相关信息； 提供站内新闻全面搜索功能； 设置本站为首页和收藏本站； 为后台管理提供管理入口； 后台编辑各行业新闻并且管理新闻信息； 支持其他网站的友情链接； ☆ 系统特点：☆ 界面设计友好、美观，数据存储安全、可靠； 新闻添加模块能够准确有效地添加新闻信息；

基于网络爬虫技术的网络新闻分析.zip,有兴趣的可以看看

现在大多数人更喜欢互联网获取新闻，因为它既简单又便宜，但这导致假新闻的传播速度非常快。 假新闻通常是别有用心的，目的是为了获得经济、政治等方面的利益，大多数时候都有一个吸引用户的吸引人的标题，或者也可能是偶然的。 但它对人们的影响太大了。 如今，假新闻检测已成为一个具有挑战性的话题。 在这项工作中，我们使用从 POLITIFACT.COM 收集的 LIAR 数据集进行假新闻检测，该数据集可公开使用，提供每个案例的源文档链接。 在之前的所有工作中，该数据集的准确率都在 30% 左右。 在这项工作中，我们使用模型集成技术来提高使用 LIAR 数据集预测假新闻的准确性。 我们还尝试将问题陈述简化为二元分类，并部署了相同的集成技术，以便为准确计算提供更好的现实方法。

Big_Data_Project-伪造新闻检测 在这个项目中，我们展示了使用机器学习算法进行文本分类。 我们致力于对给定的新闻文章是假的还是真实的进行分类。 数据清理和预处理： 删除了文本中的特殊字符拼写检查了所有文档删除了停用词对文档进行矢量化处理。 向量化 对于矢量化，我们使用了-计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器。 分类 对于分类目的，我们使用了：多项朴素贝叶斯，支持向量机（LinearSVC），PassiveAgressiveClassifier。 我们比较了矢量化器和分类器的性能。 最后，我们使用集成模型来获得更高的精度。 我们使用scikit-learn最大投票分类器

使用句法分析的概念验证假新闻检测系统。 它使用位于的训练文件来训练机器学习模型。 然后，使用性能最好的模型（在此为SVC）来预测提供的文本是由人还是由机器生成的。 一个简短的介绍性视频。

假新闻Confia 基于新闻传播和用户声誉的虚拟媒体虚假新闻检测研究 剧本 这些脚本旨在创建用于数据挖掘和训练分类器的一组数据集。 数据集基于从Twitter提取到文件结构中的现有内容。 Jupyter笔记本 笔记本打算从以前创建的数据集中提取信息。 收集信息并将其用作不同分类器的输入，以创建多个机器学习模型。