個性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)的研究及實現(xiàn)開題報告

個性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)的研究及實現(xiàn)開題報告一、研究背景及意義互聯(lián)網時代的到來，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)的報紙、電視轉變?yōu)榱烁臃奖憧旖莸墨@取新聞的方式——網絡。然而，網絡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量難以保證等問題。為了解決這些問題，個性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)應運而生。該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣愛好和閱讀習慣，從眾多來源的新聞中選擇出最有價值的新聞，實現(xiàn)了新聞的智能化推送。因此，研究和實現(xiàn)個性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)具有重要的理論和實際意義。二、研究內容和目標本文的研究內容是基于現(xiàn)有的新聞數(shù)據(jù)集和用戶行為數(shù)據(jù)，通過機器學習、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術，建立個性化新聞抓取與聚合系統(tǒng)，實現(xiàn)以下目標：1.設計和實現(xiàn)一個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的新聞。2.利用自然語言處理技術，實現(xiàn)新聞的語義理解和情感分析，選擇出最有價值的新聞。3.利用數(shù)據(jù)挖掘技術，預測用戶未來的閱讀興趣，以便更加準確地推薦新聞。三、研究方法和技術路線本文的研究方法和技術路線如下：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.設計和實現(xiàn)基于用戶興趣愛好的新聞推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型訓練和評估等步驟。3.利用自然語言處理技術，對新聞進行語義理解和情感分析，并選擇出最有價值的新聞。4.利用數(shù)據(jù)挖掘技術，對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析和建模，預測用戶未來的閱讀興趣。5.對系統(tǒng)進行實驗和評估，比較系統(tǒng)的推薦精度和準確率，并進行改進優(yōu)化。四、研究預期成果本文的研究預期成果是設計和實現(xiàn)一個基于用戶興趣愛好和閱讀習慣的個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，從多個來源的新聞中選擇出最有價值的新聞進行推薦，提高用戶的閱讀體驗和滿意度，為新聞傳播和推廣行業(yè)提供有益的參考。五、研究進度安排本蒟蒻目前處于開題階段，計劃的研究時間安排如下：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)模型的設計和實現(xiàn)。第二階段（2022年8月-2022年10月）：實現(xiàn)自然語言處理技術，對新聞進行語義理解和情感分析，并選出最有價值的新聞。第三階段（2022年11月-2023年1月）：利用數(shù)據(jù)挖掘技術，預測用戶未來的閱讀興趣，提高系統(tǒng)的推薦準確率。第四階段（2023年2月-2023年4月）：對系統(tǒng)進行實驗和評估，進行改進優(yōu)化。六、參考文獻[1]朱臻，李東升，基于內容和協(xié)同過濾相結合的個性化新聞推薦技術研究[J].微計算機信息，2015，31(2):118-119+123.[2]姚詩漾.基于用戶興趣與新聞語義傾向的個性化新聞推薦研究[D].上海交通大學(碩士學位論文)，2017.[3]ZhengY,LiJ,ChenH.PersonalizedNewsRecommendation:AReviewandanExperimentalInvestigation