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传播速度的加快，网络已经成为人们获取信息的主要来源之一。
与此同时，海量的网络信息也给人们带来了信息过载的困扰，如何从浩如烟海的网络信息中快速、准确地获取用户所需的信息成为亟待解决的问题。
新闻网页作为互联网信息的重要组成部分，承载着大量的时事热点、社会动态等重要信息，对其进行有效识别和分类对于提高信息获取效率、改善用户体验具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
新闻网页识别作为网络信息处理领域的重要研究方向之一，近年来受到学者们的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在新闻网页识别领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了长足的进步。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.新闻网页特征提取:研究新闻网页的内容特征、结构特征等，并探讨不同的特征提取方法对识别效果的影响。
2.特征选择与降维:针对提取到的高维特征，研究特征选择和降维方法，以降低计算复杂度，提高识别效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解新闻网页识别领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理阶段:收集大量的新闻网页和非新闻网页数据，构建实验数据集。
对收集到的数据进行清洗、去噪、格式转换等预处理操作，以提高数据质量，为后续的特征提取和模型训练做好准备。
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.高效的新闻网页特征提取方法:针对现有新闻网页特征提取方法存在的效率低、准确率不高的问题，本研究将探索和提出一种高效的新闻网页特征提取方法，结合新闻网页的内容特征和结构特征，并利用自然语言处理技术，以提高特征提取的效率和准确率。
2.基于深度学习的新闻网页识别模型:针对传统机器学习算法在处理高维、复杂数据时存在的局限性，本研究将尝试采用深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等，构建基于深度学习的新闻网页识别模型，以自动学习新闻网页的深层特征表示，提高识别准确率和泛化能力。
3.面向特定领域的新闻网页识别:针对不同领域新闻网页的特点，本研究将探索面向特定领域的新闻网页识别方法，例如，针对科技新闻、财经新闻等不同类型的新闻网页，构建专门的识别模型，以提高特定领域新闻网页识别的准确率。
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.李晓光,方芳,王宇.基于机器学习的网络新闻可信度识别研究综述[J].图书情报工作,2021,65(14):94-102.
2.刘云,黄发良.基于多特征融合的虚假新闻检测方法[J].计算机工程与应用,2021,57(17):130-136.
3.马子健,郭岩,王宇.基于文本特征和传播特征的虚假新闻识别[J].计算机应用研究,2021,38(11):3446-3450.
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