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基于Hadoop的新闻事件挖掘技术研究与实现的中期报告
尊敬的评审老师：
首先，感谢您对我们的关注和支持，我们的课题是基于Hadoop的新闻事件挖掘技术研究与实现。
目前，在信息爆炸的时代，新闻事件的数量非常庞大，传统的人工挖掘方式已经无法满足这种挑战。因此，构建一个高效并可扩展的自动化挖掘系统非常必要。
本项目基于Hadoop分布式计算平台，使用MapReduce等技术实现大规模数据的分布式处理和清洗。同时，采用了多种数据挖掘算法，包括聚类、分类和关联规则等，对新闻事件进行自动化挖掘与分析。最终目标是构建一个自动化的新闻事件挖掘系统，实现新闻事件的自动分析、热点预测等功能。
在项目中，我们已经完成了以下工作：
1.搭建Hadoop分布式计算平台，并进行了初步的性能测试。
2.采集了相关新闻数据，并进行了处理和清洗，包括数据去重、缺失值填充等。
3.实现了基于MapReduce的数据预处理模块，包括数据的分词、去停用词等。
4.采用KMeans等聚类算法，对新闻进行了主题聚类。
下一步，我们计划完成以下工作：
1.完善数据清洗模块，提高数据的质量。
2.实现多种数据挖掘算法，包括分类和关联规则等。
3.实现新闻事件热点预测模块，提高系统的实用性。
我们相信，在各位的支持下，我们的项目一定会取得成功。谢谢！