精品文档---下载后可任意编辑个性化新闻推举引擎中新闻分组聚类技术的讨论与实现的开题报告一、讨论意义如今，随着互联网技术的飞速进展，人们猎取新闻的方式也发生了很大的变化。越来越多的人选择通过网络新闻来猎取最新、最丰富的信息，因此，实现更加智能化、个性化的新闻推举方式就显得尤为重要。个性化新闻推举引擎是一种新闻推举系统，它可以根据用户的历史浏览记录、点赞记录、订阅关注信息等，对新闻进行分析归类，并推举用户最感兴趣的新闻内容。其中，新闻分组聚类技术是个性化新闻推举引擎的核心技术之一，对于推举内容的质量和准确性具有重要作用。因此，本文旨在通过讨论新闻分组聚类技术的讨论与实现，提高个性化新闻推举引擎的推举准确性和效率，从而提高用户的使用体验。二、讨论内容1. 个性化新闻推举引擎的基础理论讨论。包括新闻推举系统的定义、系统架构、主要技术和算法等。2. 新闻分组聚类技术的理论讨论。新闻分组聚类技术是新闻推举引擎中的核心技术之一，本文将对聚类算法的基本原理、常见聚类算法的优缺点及适用场景进行深化讨论。3. 新闻分组聚类算法的实现。针对不同的聚类算法，本文将采纳Python 语言实现，并通过对实验数据进行测试和分析，验证算法的有效性和准确性。4. 实验测试与数据分析。本文将通过对不同的算法进行实验测试，并对测试结果进行数据分析，以验证各算法的效果和准确性。5. 结论和展望。在对实验测试结果进行分析的基础上，结合该引擎的实际应用场景，提出进一步优化和改进的思路和展望。三、讨论方法和技术路线1. 文献调研法。通过查阅相关文献，了解个性化新闻推举引擎的进展历程、当前技术热点和存在的问题，以及新闻分组聚类技术的基本原理及实现方法等。精品文档---下载后可任意编辑2. 算法设计与实现。本文将采纳 Python 语言实现不同的聚类算法，在实验数据上进行测试和分析效果。3. 数据分析与模型优化。通过对实验数据进行分析，评价不同算法的准确性和推举效果，从而对模型进行进一步的优化。四、讨论进度安排与预期成果1. 第一阶段：2024 年 6 月至 2024 年 8 月，完成个性化新闻推举引擎的基础理论讨论和对聚类算法的深化讨论以及算法实现。2. 第二阶段：2024 年 9 月至 2024 年 11 月，完成实验测试与数据分析，并对不同算法的效果进行评估和比较。3. 第三阶段：2024 年 12 月至 2024 年 1 月，撰写毕业论文，并作出总结和未来展望。预期成果：...
