随着互联网的快速发展,人们每天需要面对海量信息资讯,如何快速从中获得有价值的信息成为亟待解决的问题,而仅仅依靠搜索引擎并不足以使用户能获得高质量的适合于自己的有效信息。为了应对这个挑战,个性化信息推荐成为了近几年来一个热门的研究领域。本文围绕个性化新闻推荐系统在实际应用中的海量数据瓶颈,重点对新闻文本聚类技术进行研究、分析和实现。本文的主要工作如下：首先,本文研究了个性化新闻推荐系统的研究应用现状,由此引出了海量新闻文本聚类问题。对现有的文本聚类相关技术及聚类方案进行了深入研究,分析其技术思想、应用领域及优缺点。然后,为了满足推荐系统实际应用中对可扩展性和效率的要求,本论文采用基于LSH的文本分组聚类算法对新闻文本进行聚类处理；同时,为了满足新闻主题和内容双重相关需求,设计了层次化的文本分组聚类方案,在文本内容特征的基础上,加入文本主题特征表示,对主题特征进行空间转换,以及内容特征和主题特征的加权转换,使其能够应用于LSH分组聚类算法,从而实现了文本聚类过程中文本特征的深度挖掘,保证聚类准确率的同时有效提高了聚类的性能。最后,基于本文提出的新闻分组聚类方案,设计并实现了基于该方案的新闻聚类系统,描述了聚类系统的实现流程、数据库设计和功能模块的设计实现。为了验证系统的可用性、准确性和效率,使用此系统对数据集进行实验,得到层次化结构的新闻分组聚类结果,并将系统聚类的结果和标准的人工分类文本结果进行对比,通过对聚类结果进行评估,验证算法的改进效果。论文主要内容的组织如下：第二章,对个性化新闻推荐引擎进行概述,重点分析了该技术目前面临的性能瓶颈,并引出通过文本聚类技术作为解决方案；第三章对文本聚类技术进行了介绍,分析了几种主要文本聚类算法的原理；第四章,针对新闻推荐系统的特殊需求,提出基于LSH分组聚类算法的新闻文本聚类方案；第五章,介绍了基于该方案的新闻聚类系统的设计与实现；第六章,给出了该系统测试和实验结果,并对实验结果进行了分析。