個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告_第1頁
個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告_第2頁
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個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告一、研究背景及意義互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,讓人們獲得新聞的方式發(fā)生了很大的變化,人們從傳統(tǒng)的報(bào)紙、電視轉(zhuǎn)變?yōu)榱烁臃奖憧旖莸墨@取新聞的方式——網(wǎng)絡(luò)。然而,網(wǎng)絡(luò)新聞的特別之處也使得人們面臨著新的問題,如信息過載和信息質(zhì)量難以保證等問題。為了解決這些問題,個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣愛好和閱讀習(xí)慣,從眾多來源的新聞中選擇出最有價(jià)值的新聞,實(shí)現(xiàn)了新聞的智能化推送。因此,研究和實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)具有重要的理論和實(shí)際意義。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本文的研究?jī)?nèi)容是基于現(xiàn)有的新聞數(shù)據(jù)集和用戶行為數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),建立個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):1.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于用戶興趣愛好的新聞推薦系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的偏好推薦相關(guān)的新聞。2.利用自然語言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)新聞的語義理解和情感分析,選擇出最有價(jià)值的新聞。3.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),預(yù)測(cè)用戶未來的閱讀興趣,以便更加準(zhǔn)確地推薦新聞。三、研究方法和技術(shù)路線本文的研究方法和技術(shù)路線如下:1.收集和整理新聞數(shù)據(jù)集和用戶行為數(shù)據(jù),以供后續(xù)的分析和建模。2.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于用戶興趣愛好的新聞推薦系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練和評(píng)估等步驟。3.利用自然語言處理技術(shù),對(duì)新聞進(jìn)行語義理解和情感分析,并選擇出最有價(jià)值的新聞。4.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模,預(yù)測(cè)用戶未來的閱讀興趣。5.對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和評(píng)估,比較系統(tǒng)的推薦精度和準(zhǔn)確率,并進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化。四、研究預(yù)期成果本文的研究預(yù)期成果是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于用戶興趣愛好和閱讀習(xí)慣的個(gè)性化新聞抓取與聚合系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的需求和偏好,從多個(gè)來源的新聞中選擇出最有價(jià)值的新聞進(jìn)行推薦,提高用戶的閱讀體驗(yàn)和滿意度,為新聞傳播和推廣行業(yè)提供有益的參考。五、研究進(jìn)度安排本蒟蒻目前處于開題階段,計(jì)劃的研究時(shí)間安排如下:第一階段(2022年5月-2022年7月):收集新聞數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù),完成基于用戶興趣愛好的新聞推薦系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。第二階段(2022年8月-2022年10月):實(shí)現(xiàn)自然語言處理技術(shù),對(duì)新聞進(jìn)行語義理解和情感分析,并選出最有價(jià)值的新聞。第三階段(2022年11月-2023年1月):利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),預(yù)測(cè)用戶未來的閱讀興趣,提高系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率。第四階段(2023年2月-2023年4月):對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和評(píng)估,進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化。六、參考文獻(xiàn)[1]朱臻,李東升,基于內(nèi)容和協(xié)同過濾相結(jié)合的個(gè)性化新聞推薦技術(shù)研究[J].微計(jì)算機(jī)信息,2015,31(2):118-119+123.[2]姚詩漾.基于用戶興趣與新聞?wù)Z義傾向的個(gè)性化新聞推薦研究[D].上海交通大學(xué)(碩士學(xué)位論文),2017.[3]ZhengY,LiJ,ChenH.PersonalizedNewsRecommendation:AReviewandanExperimentalInvestigation

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