计算机研究 -基于增量聚类的新闻话题发现研究.pdf

第一章 绪论 1.1 课题研究的背景和意义 随着互联网技术的飞速发展，互联网已经成为继报纸、广播、电视之后的第四大媒体霸主，成为信息发布的主流载体，人们获取和传播信息的重要途径。新闻报道的时效性和普适性使得新闻门户网站成为了新闻报道的先锋。同时，新闻报道的观点和数量在一定程度上可以反映出当前的公众舆论和社会主要矛盾。因此，研究如何在互联网上发现热点话题并及时追踪具有极其重要的现实意义和紧迫性。 1.2 研究内容与目标 在新闻话题发现的研究中，信息的实时性和明确性是最关键的因素。其中，新闻聚类算法是核心技术，它能够将海量的新闻数据按照主题进行分类，帮助用户快速定位到感兴趣的话题。本论文主要关注两个关键技术：增量聚类算法和机器翻译技术，以提高新闻话题分析的准确性和客观性。 1.3 增量聚类算法 传统的聚类算法在处理大规模数据时效率较低，而增量聚类算法则能够在数据流中动态地添加或删除数据点，保持聚类结果的稳定性。本论文针对这一问题，改进了传统的一次性通过的增量聚类算法，旨在提高其在聚类精度和召回率上的表现。 1.4 机器翻译技术的应用 为了解决国内新闻网站与国外新闻报道之间的语言障碍，本研究结合了机器翻译技术，将国内新闻站点的聚类结果与海外新闻研究相结合，以增强新闻话题的客观性和说服力。 第二章 中文分词技术 中文分词是新闻话题发现的基础，本文在获取各新闻门户站点的报道后，首先进行中文分词处理，以使后续步骤更加顺畅。对传统的分词方法进行了改进，提高了分词的准确性和适应性，以适应新闻语料的特性。 第三章 增量聚类算法的优化 本章详细探讨了如何优化增量聚类算法，以适应新闻数据的实时性和动态性。通过对算法的调整和改进，提高了聚类过程的效率和结果的质量，确保了热点话题能被及时准确地发现。 第四章 结合机器翻译的新闻话题分析 介绍了如何利用机器翻译技术来跨越语言壁垒，将国内外新闻信息有效地整合在一起，以提供更全面、客观的新闻话题分析结果。 第五章 实验与结果分析 本章展示了实验设计、实施过程以及结果分析。通过对比实验，验证了所提出的改进算法在新闻话题发现中的优越性能。 第六章 结论与展望 总结了全文的研究成果，并对未来的研究方向和可能的改进点进行了展望，强调了该研究对于新闻领域和大数据分析的重要贡献。 关键词：话题检测，中文分词，增量聚类，机器翻译