介绍新闻数据爆炸式增长对信息处理和分析带来的挑战
探索基于K-means与DBSCAN算法的新闻聚类分群模型,提高新闻分类准确性
提高新闻推荐系统的个性化水平,提升用户体验
基于K-means与DBSCAN算法的新闻聚类分群模型的构建与实验研究
通过对新闻数据的预处理和特征提取,结合K-means与DBSCAN算法进行新闻聚类分群
采用K-means与DBSCAN算法对新闻文本进行无监督聚类分析
介绍本文的章节安排和内容概要
提出基于K-means与DBSCAN算法的新闻聚类分群模型,针对新闻数据特点进行改进
介绍对新闻数据进行去噪、分词、去停用词等预处理操作
探讨TF-IDF、Word2Vec等特征提取方法在新闻文本中的应用
将处理后的新闻文本转换为向量表示,为后续聚类分析做准备
介绍降维算法对文本特征向量进行处理,减少特征维度
详细解释K-means聚类算法的原理和步骤
讨论K-means算法在新闻聚类中的改进方法和优化策略
设计新闻聚类实验并对K-means算法的应用效果进行分析
详细解释DBSCAN密度聚类算法的原理和步骤
讨论DBSCAN算法参数选择对新闻聚类效果的影响和优化策略
设计新闻聚类实验并对DBSCAN算法的应用效果进行分析
结合K-means与DBSCAN算法构建新闻聚类分群模型
说明实验环境、数据集选取和实验评估指标
展示实验结果,并对模型效果进行客观分析和评价
针对实验结果提出模型优化和改进的方向
总结论文的主要研究结论和发现
展望基于K-means与DBSCAN算法的新闻聚类分群模型在新闻推荐系统中的应用前景
分析本研究存在的局限性,并对未来工作进行展望