网络热点新闻事件挖掘和跟踪分析方法的研究与实现的开题报告_第1页
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文档简介

网络热点新闻事件挖掘和跟踪分析方法的研究与实现的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的快速发展和普及，人们获取和传播信息的方式也发生了巨大的变化。互联网上的大量信息和网络热点事件给人们的生活和工作带来了极大的影响，而如何对网络热点新闻事件进行挖掘、跟踪和分析，已成为各级政府、企事业单位及个人必备的能力之一。因此，本次研究旨在研究和实现一种基于机器学习和自然语言处理的网络热点新闻事件挖掘和跟踪分析方法。二、研究内容1.系统整体设计本系统包括数据采集、预处理、模型训练和实时跟踪四个主要模块，其中，数据采集模块主要获取互联网上的新闻数据，预处理模块对数据进行清洗、分词等操作，模型训练模块使用机器学习算法对数据进行训练，实时跟踪模块则对关注的热点事件进行实时的跟踪和分析。2.数据采集本系统使用爬虫技术从多个新闻网站上抓取热点新闻数据，并将数据存储在数据库中，方便后续的处理和分析。3.预处理本系统对抓取的数据进行清洗、分词等操作，并利用TF-IDF算法对文章进行关键词提取。4.模型训练本系统使用机器学习算法对数据进行训练，可以采用基于深度学习的模型，如LSTM（长短时记忆网络）和CNN（卷积神经网络）等，提高模型的准确性和精度。5.实时跟踪本系统运用NLP（自然语言处理）技术对热点新闻事件进行实时跟踪和分析，并给出相应的建议和预测。三、论文的思路和计划本篇论文将从以下几个方面进行研究和阐述：1.网络热点新闻事件挖掘的相关技术和方法，介绍现有的相关算法及其优缺点。2.基于深度学习的网络热点新闻事件分析方法的设计和实现，包括数据采集、预处理、模型训练和实时跟踪等环节的详细介绍。3.案例分析和实验验证部分，以多个热点事件为样本，验证本系统的成效和准确性，并分析挖掘结果。预计完成时间：第一周：研究并撰写开题报告第二周至第六周：文献调研，相关技术的学习与研究第七周至第十周：数据采集、预处理和模型训练方案的实现与调试第十一周：实验数据的收集和分析第十二周至第十四周：写作论文并撰写毕业论文第十五周：答辩预计使用的技术：Python语言，Requests库，BeautifulSoup库，Scrapy框架、自然语言处理技术、机器学习算法等。四、论文研究意义本研究将探索一种基于深度学习的新型网络热点新闻事件挖掘和跟踪分析方法，协助政府、企业、事业单位等机构获取热点新闻动态，

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