1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展，网络信息量呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地识别新闻网页已成为一个亟待解决的问题。
新闻网页识别作为网络信息检索、舆情监测、个性化推荐等应用的基础，其研究意义重大且应用价值巨大。
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一个重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在新闻网页识别领域取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
基于规则的新闻网页识别：早期研究主要依赖于人工制定的规则进行识别，例如网页结构特征、关键词匹配等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.新闻网页特征提取：针对新闻网页的特点，研究有效的特征提取方法，构建特征体系，包括文本特征、结构特征、视觉特征等。
文本特征：提取网页文本内容中的关键词、主题词、词频等特征，利用自然语言处理技术分析文本语义，提取语义特征。
结构特征：分析新闻网页的结构特点，提取网页标签、链接关系、页面布局等特征，利用HTML解析工具和网页结构分析算法进行特征提取。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：从互联网上收集大量的新闻网页和非新闻网页，构建实验数据集。
对收集到的网页数据进行预处理，包括去除噪声数据、网页格式清理、文本分词、去除停用词等。
2.特征提取与选择：研究新闻网页的文本特征、结构特征、视觉特征等，设计和实现特征提取算法，构建特征体系。
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.多特征融合的新闻网页识别模型：不同于传统的仅关注文本特征的方法，本研究将综合考虑新闻网页的文本特征、结构特征、视觉特征等多源信息，构建多特征融合的新闻网页识别模型，提高识别精度和泛化能力。
2.基于深度学习的新闻网页识别模型：将尝试使用深度学习技术构建新闻网页识别模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等，利用深度学习强大的特征学习能力，自动提取深层次的特征表示，进一步提高识别精度。
3.新闻网页识别系统的研发：基于所构建的模型，设计和实现基于机器学习的新闻网页识别系统，为实际应用提供技术支持。
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.李艳,王宇.基于改进TF-IDF的微博谣言检测[J].计算机工程与应用,2020,56(17):116-121.
2.张蕾,郭丽丽,王晓.面向网络空间内容监管的文本分类技术研究综述[J].网络空间安全,2022,13(08):1-10.
3.曾道锋,王俊丽,刘云.融合多特征的LSTM中文新闻文本分类[J].计算机工程,2022,48(07):203-210.
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