智能算法在新闻门户应用系统中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的迅猛发展和信息化程度的不断提高，新闻门户网站作为向公众提供新闻信息的重要平台，在信息传播中扮演着越来越重要的角色。

然而，海量的新闻信息也为用户获取有效信息带来了巨大挑战。

传统的新闻门户网站往往依赖人工编辑进行内容筛选和推荐，存在着效率低下、个性化不足等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能算法在新闻门户应用系统中的应用研究取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在智能算法应用于新闻门户方面展开了大量的研究工作，并在个性化推荐、内容分析等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕智能算法在新闻门户应用系统中的应用展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.智能推荐算法研究:研究传统的新闻推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，分析其优缺点以及适用场景。

研究基于深度学习的新闻推荐算法，例如基于循环神经网络的推荐、基于图神经网络的推荐等，探讨其在新闻推荐中的应用价值。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析阶段:对国内外智能算法、新闻推荐系统、新闻内容分析等相关领域的文献进行全面系统的调研，了解相关领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势。

重点关注智能算法在新闻门户应用系统中的应用案例，分析其优缺点和适用范围，为本研究提供参考和借鉴。

2.需求分析与系统设计阶段:通过问卷调查、访谈等方式，对新闻门户网站用户的需求进行深入分析，了解用户的信息需求、使用习惯和偏好，为系统的设计提供依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法创新:提出一种基于深度学习和知识图谱相结合的新闻推荐算法，将用户的兴趣偏好、新闻内容语义以及新闻之间的关联关系融入到推荐模型中，以提高新闻推荐的精准性和个性化程度。

探索基于多模态信息的新闻情感分析方法，将文本信息、图像信息、用户评论等多种信息融合到情感分析模型中，以提高情感分析的准确性和鲁棒性。

2.应用创新:将智能算法应用于新闻门户应用系统的各个环节，包括新闻推荐、内容分析、用户行为分析等，构建一个全方位智能化的新闻信息服务平台。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李晓东,李晓光,何清.个性化推荐系统应用现状及发展趋势[j].计算机科学,2018,45(s1):23-29,52.

[2] 王颖,李寿山,宋锐,等.基于spark的用户兴趣模型构建与应用[j].计算机科学,2019,46(s1):400-404.

[3] 孟祥武,王建勇.面向新闻推荐的混合协同过滤算法研究[j].小型微型计算机系统,2020,41(01):20-25.