本文選題：爬蟲 + 個性化　； 參考：《華北電力大學》2017年碩士論文

【摘要】：在這個互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時代,時刻都會有大量的、新穎的信息撲面而來。對于互聯(lián)網(wǎng)用戶而言,他們?nèi)羰亲约簭钠渲泻Y選出感興趣的、優(yōu)質(zhì)的信息是十分繁冗且不太現(xiàn)實的。所以一個可以智能的為用戶進行篩選和推薦的性能良好的推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)時代所必需的,而性能良好的推薦系統(tǒng)的精髓則是可靠的推薦算法。因此針對這一問題,本文對智能推薦系統(tǒng)進行了研究,同時給出了一種推薦系統(tǒng)的核心算法——面向微信公眾平臺新文章的預測推薦算法。具體研究工作如下:論文首先搭建了推薦系統(tǒng)的網(wǎng)頁前端。使用HTML搭建前端框架,通過CSS完善網(wǎng)頁。網(wǎng)頁的動態(tài)功能通過JavaScript體現(xiàn)出來。網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)圖表部分采用的是D3.js來實現(xiàn),來提高網(wǎng)頁的美觀度和實用性。其次,用python編寫了網(wǎng)絡爬蟲,對微信公眾平臺的后臺數(shù)據(jù)進行獲取。網(wǎng)絡爬蟲是一種自動地抓取網(wǎng)頁信息的腳本。本文獲取的數(shù)據(jù)主要有每篇文章的閱讀量、點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)量和評論等等。獲取的數(shù)據(jù)以及交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)統(tǒng)一用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲。然后,論文給出了一種面向微信公眾平臺新文章的預測推薦算法。對于微信公眾平臺剛剛發(fā)布的新文章,通過對文章作者以及文章本身潛力做分析,對文章進行預測評分和智能排序,并結(jié)合用戶的興趣愛好,把最具有爆點潛力的、閱讀量可能達到10w+的文章智能的推薦給大眾,實現(xiàn)個性化推薦。實驗結(jié)果證明,這種新的推薦算法可以達到智能推薦的效果。最后,本文在上述基礎(chǔ)之上建立了一個智能的推薦系統(tǒng),這個系統(tǒng)收錄了上萬個微信公眾號,可以根據(jù)用戶的不同要求幫助用戶檢索并推薦出不同的結(jié)果,并能預測和推薦爆點文章,大大節(jié)省了用戶的信息檢索時間。
[Abstract]:This paper studies the intelligent recommendation system by using HTML to build a front - end frame , which can be used to improve the aesthetic degree and practicability of the web page .

【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1810611