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基于網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-08-09 04:09

  本文關(guān)鍵詞:基于網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


  更多相關(guān)文章: 情報(bào)推薦 網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn) 協(xié)同過(guò)濾 興趣建模


【摘要】:互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展使我們處于信息過(guò)載的時(shí)代,如何從這些海量信息中獲取用戶最關(guān)注和最感興趣的信息已經(jīng)逐漸成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題。搜索引擎的出現(xiàn)解決了用戶獲取所需信息的需求,但是若用戶無(wú)法描述所需信息的關(guān)鍵詞,就不能進(jìn)行檢索,因此需要一個(gè)更智能的系統(tǒng)來(lái)滿足這些需求,在此背景下,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。 已有的推薦系統(tǒng)并沒(méi)有考慮到在情報(bào)領(lǐng)域應(yīng)用的特殊性,比如,信息熱度、實(shí)時(shí)性問(wèn)題,最終導(dǎo)致了對(duì)情報(bào)信息推薦的效果不佳,為此,本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的個(gè)性化情報(bào)推薦技術(shù),該技術(shù)在推薦內(nèi)容時(shí)會(huì)優(yōu)先推薦互聯(lián)網(wǎng)上的熱點(diǎn)情報(bào)信息。另外,為了進(jìn)一步提高推薦系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率,設(shè)計(jì)出了一種新的基于用戶單一興趣主題的協(xié)同過(guò)濾算法,同時(shí)對(duì)推薦系統(tǒng)中的用戶興趣進(jìn)行建模,隨著時(shí)間的推移用戶興趣可能發(fā)生變化,因此為確保用戶當(dāng)前的興趣偏好與興趣模型描述的興趣一致,本文通過(guò)艾賓浩斯遺忘規(guī)律周期性地更新興趣模型。 通過(guò)以上研究和系統(tǒng)功能需求分析,本文設(shè)計(jì)出了基于網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)的總體架構(gòu)及其功能模塊,對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)和編碼實(shí)現(xiàn),并對(duì)系統(tǒng)中使用的核心技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明。最后對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試和實(shí)驗(yàn),在實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析的基礎(chǔ)上,提出需要進(jìn)一步完善和改進(jìn)的方面。
【關(guān)鍵詞】:情報(bào)推薦 網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn) 協(xié)同過(guò)濾 興趣建模
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.3
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目錄7-11
  • 第1章 緒論11-18
  • 1.1 課題背景11-12
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
  • 1.3 本文主要工作16
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
  • 1.5 本章小結(jié)17-18
  • 第2章 相關(guān)技術(shù)的研究18-30
  • 2.1 引言18
  • 2.2 信息熱度評(píng)價(jià)18-19
  • 2.3 用戶興趣模型19-23
  • 2.3.1 用戶興趣數(shù)據(jù)的采集19-20
  • 2.3.2 興趣模型的表示方法20-22
  • 2.3.3 興趣模型的更新22-23
  • 2.4 推薦系統(tǒng)中的推薦技術(shù)23-29
  • 2.4.1 推薦技術(shù)簡(jiǎn)介23-27
  • 2.4.2 主流推薦技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)及其對(duì)比27-29
  • 2.4.3 推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)29
  • 2.5 本章小結(jié)29-30
  • 第3章 個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)需求分析30-39
  • 3.1 功能需求分析30-35
  • 3.2 非功能需求分析35-36
  • 3.3 系統(tǒng)模型36-38
  • 3.3.1 對(duì)象模型36-37
  • 3.3.2 動(dòng)態(tài)模型37-38
  • 3.4 本章小結(jié)38-39
  • 第4章 個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)39-68
  • 4.1 引言39
  • 4.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)39-40
  • 4.3 系統(tǒng)主要功能模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)40-42
  • 4.4 系統(tǒng)模塊接口42
  • 4.5 系統(tǒng)各模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)42-67
  • 4.5.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)及網(wǎng)頁(yè)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)42-47
  • 4.5.2 信息熱度評(píng)價(jià)模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)47-52
  • 4.5.3 用戶興趣建模模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-59
  • 4.5.4 情報(bào)推薦模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)59-64
  • 4.5.5 用戶反饋模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)64-67
  • 4.6 本章小結(jié)67-68
  • 第5章 系統(tǒng)的測(cè)試與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析68-75
  • 5.1 測(cè)試方法及測(cè)試用例68-69
  • 5.2 測(cè)試環(huán)境69-70
  • 5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析70-74
  • 5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)70-72
  • 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析72-74
  • 5.4 本章小結(jié)74-75
  • 第6章 總結(jié)與展望75-76
  • 6.1 本文總結(jié)75
  • 6.2 進(jìn)一步工作75-76
  • 參考文獻(xiàn)76-80
  • 附錄80-86
  • 致謝86

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 郭亞維;劉曉霞;;文本分類(lèi)中信息增益特征選擇方法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年27期

6 徐文海;溫有奎;;一種基于TFIDF方法的中文關(guān)鍵詞抽取算法[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2008年02期

7 李學(xué)慶;劉瑞華;;一種基于本體論的用戶興趣模型構(gòu)建方法[J];情報(bào)探索;2010年06期

8 林倩瑜;;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究綜述[J];軟件導(dǎo)刊;2012年06期

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10 韓曉吉;劉鳳鳴;;基于艾賓浩斯遺忘的用戶興趣模型更新機(jī)制[J];網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用;2012年07期

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1 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

2 孫慧峰;基于協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化Web推薦[D];北京郵電大學(xué);2012年

3 陸銘;WEB2.0網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與個(gè)性化檢索研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

4 劉青文;基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 代金龍;協(xié)同過(guò)濾算法中數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題研究[D];重慶大學(xué);2013年



本文編號(hào):643429

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