基于協(xié)同過濾的個性化新聞推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2023-03-25 00:49
隨著網(wǎng)絡信息的急劇增長,用戶難以準確、高效地檢索到自己感興趣的內容。個性化推薦技術因此應運而生,有效地解決了這一問題。個性化新聞推薦系統(tǒng)是基于個性化推薦技術,根據(jù)用戶以往的閱讀習慣,把用戶可能感興趣的新聞推送給用戶的系統(tǒng)。它給用戶帶來了個性化定制的服務體驗,能有效地增強用戶粘度,避免用戶流失。本文重點研究內容包括提出個性化新聞推薦模型、改進傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法以及結合移動平臺實現(xiàn)個性化新聞推薦系統(tǒng)。其中個性化新聞推薦模型包括四個模塊,分別為新聞分類、用戶興趣分析、用戶聚類和推薦結果生成;協(xié)同過濾算法的改進包括使用用戶評分均值加上物品受歡迎程度對缺省值進行填充來解決數(shù)據(jù)稀疏性問題,以及使用時間衰減函數(shù)對用戶評分數(shù)據(jù)設置時間權重來解決用戶興趣遷移問題;個性化新聞推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)包括對系統(tǒng)進行需求分析,對系統(tǒng)的設計思路和實現(xiàn)方法進行介紹,以及將改進后的推薦算法融入到系統(tǒng)中,最終實現(xiàn)個性化新聞推薦系統(tǒng)的開發(fā)。本文提出了個性化新聞推薦模型,并且對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法進行了改進,最后在安卓系統(tǒng)的基礎上設計并實現(xiàn)了基于協(xié)同過濾的個性化新聞推薦系統(tǒng)。本文設計并實現(xiàn)的個性化新聞推薦系統(tǒng),符合移動互聯(lián)網(wǎng)的時代背景,...
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 論文內容與結構
1.4 本章小結
2 個性化推薦系統(tǒng)的相關技術
2.1 個性化推薦技術
2.1.1 協(xié)同過濾推薦技術
2.1.2 基于內容的推薦技術
2.1.3 混合推薦技術
2.2 協(xié)同過濾推薦技術
2.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦技術
2.2.2 基于項目的協(xié)同過濾推薦技術
2.3 文本聚類技術
2.3.1 文本特征表示
2.3.2 文本表示模型
2.3.3 文本距離計算
2.3.4 文本聚類算法
2.4 安卓開發(fā)的相關技術
2.4.1 安卓系統(tǒng)架構
2.4.2 安卓組件介紹
2.4.3 安卓開發(fā)技術
2.5 本章小結
3 個性化新聞推薦模型與改進算法的實驗與驗證
3.1 個性化新聞推薦模型
3.1.1 新聞分類
3.1.2 用戶興趣分析
3.1.3 用戶聚類
3.1.4 生成推薦列表
3.2 改進的協(xié)同過濾推薦算法的實驗與驗證
3.2.1 協(xié)同過濾推薦算法存在問題分析
3.2.2 協(xié)同過濾推薦算法的改進
3.2.3 改進的協(xié)同過濾推薦算法的實驗與驗證
3.3 本章小結
4 個性化新聞推薦系統(tǒng)的需求分析與設計
4.1 總體需求概述
4.1.1 個性化推薦模塊的需求分析
4.1.2 客戶端模塊的需求分析
4.1.3 服務器端模塊的需求分析
4.2 功能需求
4.2.1 新聞資訊閱覽
4.2.2 新聞視頻閱覽
4.2.3 用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計
4.3 代碼開發(fā)需求
4.4 個性化新聞推薦系統(tǒng)的結構設計
4.5 個性化新聞推薦系統(tǒng)的功能模塊設計
4.6 本章小結
5 個性化新聞推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)
5.1 個性化新聞推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計
5.2 個性化新聞推薦算法模塊的實現(xiàn)
5.2.1 新聞采集模塊
5.2.2 新聞預處理模塊
5.2.3 新聞聚類模塊
5.2.4 新聞推薦模塊
5.3 個性化新聞推薦客戶端模塊的實現(xiàn)
5.3.1 用戶登錄模塊
5.3.2 新聞欄目管理模塊
5.3.3 新聞瀏覽模塊
5.3.4 視頻播放模塊
5.3.5 用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊
5.4 本章小結
6 系統(tǒng)測試
6.1 系統(tǒng)測試概述
6.1.1 測試目的和范圍
6.1.2 測試環(huán)境和工具
6.2 功能測試
6.3 性能測試
6.4 本章小結
7 總結與展望
7.1 論文總結
7.2 未來展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3770192
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 論文內容與結構
1.4 本章小結
2 個性化推薦系統(tǒng)的相關技術
2.1 個性化推薦技術
2.1.1 協(xié)同過濾推薦技術
2.1.2 基于內容的推薦技術
2.1.3 混合推薦技術
2.2 協(xié)同過濾推薦技術
2.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦技術
2.2.2 基于項目的協(xié)同過濾推薦技術
2.3 文本聚類技術
2.3.1 文本特征表示
2.3.2 文本表示模型
2.3.3 文本距離計算
2.3.4 文本聚類算法
2.4 安卓開發(fā)的相關技術
2.4.1 安卓系統(tǒng)架構
2.4.2 安卓組件介紹
2.4.3 安卓開發(fā)技術
2.5 本章小結
3 個性化新聞推薦模型與改進算法的實驗與驗證
3.1 個性化新聞推薦模型
3.1.1 新聞分類
3.1.2 用戶興趣分析
3.1.3 用戶聚類
3.1.4 生成推薦列表
3.2 改進的協(xié)同過濾推薦算法的實驗與驗證
3.2.1 協(xié)同過濾推薦算法存在問題分析
3.2.2 協(xié)同過濾推薦算法的改進
3.2.3 改進的協(xié)同過濾推薦算法的實驗與驗證
3.3 本章小結
4 個性化新聞推薦系統(tǒng)的需求分析與設計
4.1 總體需求概述
4.1.1 個性化推薦模塊的需求分析
4.1.2 客戶端模塊的需求分析
4.1.3 服務器端模塊的需求分析
4.2 功能需求
4.2.1 新聞資訊閱覽
4.2.2 新聞視頻閱覽
4.2.3 用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計
4.3 代碼開發(fā)需求
4.4 個性化新聞推薦系統(tǒng)的結構設計
4.5 個性化新聞推薦系統(tǒng)的功能模塊設計
4.6 本章小結
5 個性化新聞推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)
5.1 個性化新聞推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計
5.2 個性化新聞推薦算法模塊的實現(xiàn)
5.2.1 新聞采集模塊
5.2.2 新聞預處理模塊
5.2.3 新聞聚類模塊
5.2.4 新聞推薦模塊
5.3 個性化新聞推薦客戶端模塊的實現(xiàn)
5.3.1 用戶登錄模塊
5.3.2 新聞欄目管理模塊
5.3.3 新聞瀏覽模塊
5.3.4 視頻播放模塊
5.3.5 用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊
5.4 本章小結
6 系統(tǒng)測試
6.1 系統(tǒng)測試概述
6.1.1 測試目的和范圍
6.1.2 測試環(huán)境和工具
6.2 功能測試
6.3 性能測試
6.4 本章小結
7 總結與展望
7.1 論文總結
7.2 未來展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3770192
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