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个性化新闻推荐系统中用户兴趣建模研究_宫玲玲

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告课程名称系统分析设计与开发方法课题名称个性化推荐系统的分析与设计专业信息管理与信息系统班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1．设计内容：见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。二、进度安排第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析星期五上午：总体设计、详细设计第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告星期二下午：答辩附：课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题：个性化推荐系统的分析与设计一、问题描述：对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图）三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。四、其它对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

校内新闻管理系统可行性研究报告

校内新闻管理系统

一、可行性研究报告 1．引言 1.1编写目的说明该软件开发项目的实现在技术、经济和社会条件方面的可行性；说明并论证所选定的方案的可行性。 1.2项目背景项目名称初步定为：校内新闻发布系统。项目的提出者：黄淮学院开发者：软件工程2班校园网作为学校信息化建设的一个平台在完成新闻发布、资源共享、互联网访问等方面发挥了重要作用。完成校内新闻的发布及教学的安排是校园网建设的目标所在。本系统立足于校园实际，着眼于未来发展，建成符合标准化协议、通用性较强、实用的系统，以提高高校现代化管理水平，实现信息资源的共享向数字化校园更进一步。校内新闻管理系统目前从学校的实际条件出发，充分利用学校所拥有的计算机硬件设备和软件条件，为我们校园新闻管理人员减少点负担，从根本上做到科学化、高效率管理的目的，更好的服务师生进一步方便师生及时了解校内外在各方面的实时热点资讯及学校最新动态。1.4参考资料 UML系统建模与分析设计，机械工业出版社，刁成嘉，2011.7 软件工程，清华大学出版社，张海藩，2010.7 2．可行性研究的前提

2.1基本要求实现了校内新闻的管理，使得对信息的管理更加及时、高效，提高了工作效率，主要包括前台新闻浏览及评论及后台的管理，可为学校各部门发布新闻，为校园网站提供新闻发布与管理的服务，动态发布新闻信息，服务师生使师生可以及时了解校内外动态。（1）功能本系统主要功能点及性能要求：（1）新闻类别管理：包括新闻类别的添加、删除、修改、查询；（2）新闻发布管理：包括新闻信息的添加、删除、修改、查询；（3）新闻评论网站浏览者可以对新闻进行评论，管理员可以对评论进行管理。（4）用户管理：管理员可以添加删除修改用户信息，比如添加新闻发布人员；（5）性能方便快捷完成新闻发布工作录入数据合法性校验程度高，数据查询速度快。（6）完成期限要求本系统的完成期限为本学期末，。 2.2目标人力与设备费用的相对减少；使用此系统后可以及时发布校内外重要事件； 2.3条件、假定和限制

对于个性化推荐新闻的思考

对于个性化推荐新闻的思考作者：王慧来源：《传媒论坛》2019年第01期摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。关键词：算法;人文理性;工具理性中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。一、算法于人之利（一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。

新闻个性化推荐系统

新闻个性化推荐系统(python) 关zhu并回复微信公众号：数据挖掘DW （ID：datadw ）可获取源代码和数据集。最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 1.数据集一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日（3就是3号） 2.代码部分

先来看下演示图 (1)算法说明举个例子简单说明下算法，其实也比较简单，不妥的地方希望大家指正。我们有如下一条数据 [plain]view plaincopy 1.5738936 100649879 1394550848 MH370航班假护照乘客身份查明（更新） 11 5738936这名用户在11号看了“MH370航班假护照乘客...”这条新闻。我们通过jieba找出11号的热点词如下。

[plain]view plaincopy 1.失联 311 三周年马方偷渡客隐形护照吉隆坡航班护照者我们发现“航班”、“护照”这两个keywords出现在新闻里。于是我们就推荐5738936这名用户，11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理，比如说5738936浏览过的新闻不会出现，热度非常低的新闻不会出现等。（2）使用方法整个系统采用一键式启动，使用起来非常方便。首先建立一个test 文件夹，然后在test里新建三个文件夹，注意命名要和图中的统一，因为新闻是有时效的，每一天要去分开来计算，要存储每一天的内容做成文档。test文档如下图，就可以自动生成。使用的时候，要先在Global_param.py中设置好test文件夹的路径参数。一切设置完毕，只要找到wordSplite_test包下面的main()函数，运行程序即可。

新闻管理系统项目的报告

项目课程报告课程名称：WEB项目开发项目名称：管理系统

专业班级：软件11301 学号：1104030120 姓名：秋实 1 项目概要 1.1引言 Internet的蓬勃发展，使新闻的传播方式发生了巨大的变化，传统的信息传播媒体电视、广播、报纸已经不再是人们茶余饭后的主要精神甜点、人们更多的开始关注网络新闻。由于互联网所容纳的信息量大、容丰富、信息及时、准确，更有相关信息的全面介绍与比较，大方便了人们的阅读，因此在短短几年的时间里，互联网便跻身于众多媒体之间，并具有相当一部分媒体人群。 1.2 项目名称《新闻管理系统》 1.3 项目背景新闻容丰富，涉及商业、工业、农业、银行、财政、教育、娱乐和信息等各个产业，信息量大，不仅有时事新闻，还有相关的行业信息，同时新闻网具有互

联网所具备的一切特征，在全球网络化、信息化的今天，新闻有很大的发展空间。2可行性研究报告 2.1概论新闻管理系统运用 .NET、数据库、和C#相关技术，本案通过对其相应的研究确定开发可行性及注意事项。 2.2可行性研究的前提 2.2.1项目的基本功能要求通过相关调查，要求新闻具有以下功能：（1）通过网络，浏览各行业新闻及相关信息；（2）新闻分类显示相关信息；（3）提供站新闻全面搜索功能；（4）设置本站为首页和搜藏本站；（5）支持其他的友情；（6）为后台管理提供管理入口；（7）后台编辑各行业新闻中心并且管理新闻信息。 2.2.2项目实现的目标可以实现新闻的查询，新闻分类显示相关信息，支持其他的友情，后台编辑各行业新闻中心并且管理新闻信息。

2.2.3可行性分析新闻发布系统后台管理对新闻做了详细的分类，前台以分类形式显示新闻的详细信息，满足了人们浏览器新闻时分类查看新闻信息的要求，前台提供查询新闻信息功能，方便浏览者查找相关的新闻信息。新闻发布系统后台由管理员进行管理维护，保证了的安全性。 2.2.4保证可行性的主要因素 (1)经济可行性：系统建设不需要很大的投入。 (2)运行上可行性：本系统只是开发的一部分，所耗费的资源非常的小。 (3)从各种社会因素可行性分析：可提高文件的利用率，提高效率更有利于网友的交流，会得到人们的一致同意的。综上所述通过可行性分析认为新系统的开发方案切实可行，可进行开发。

2019年微博用户分析

作为拥有几亿用户的新浪微博如今已成为大家日常冲浪的地方，大家很好奇微博的用户主要是什么年龄段，接下来让我们来看看微博用户的群体分析吧。微博用户群体分析一社科院近日发布的《中国新媒体发展报告（2013）》成了网络上热议的话题。争议之一，是微博用户“成分”的划分争论。报告显示，国内微博用户从年龄上看，10岁～39岁的用户总访问量占81.68%，总页面浏览量占85.84%；从学历上看，高中学历以下用户占74.88%；从收入上看，5000元以下的占92.2%。其中，无收入群体人数最多，达9183.5万人，学生用户是微博用户中最大的群体。有不少网友对自己的“三低”身份（低年龄、低学历、低收入）戏谑调侃，“我说我怎么这么穷，原来是微博刷多了。”“说自己是‘矮矬穷’的，这次有科学依据啦!”还有网友总结道，“微博就是一小群大v带着一大群屌丝，哼着小曲，唱着歌。” 据社科院事后公布的调查过程，在7万调查样本中，4万样本来自中国互联网信息中心，两万样本来自第三方公司，1万样本量来自自身所做的调查。与该数据不同的是，新浪微博2012年用户数据分析显示，其用户中“80后”占55%，“90后”及“00后”占37%；80%的用户受过高等教育，学生仅占30% ；月收入6000元以内的占81%。有网友不禁疑惑：“我该相信谁？”

报告显示，新媒体已经成为反腐倡廉事件中最主要的首次曝光媒介。2010年至2012年，反腐案件首次曝光于新媒体上的事件数量依次为67件、58件和31件，3年合计156件，是传统媒体的两倍。从抽“天价烟”的房产局长周久耕，到“微笑局长”杨达才，再到“不雅照视频”主人公雷政富，一干腐败官员得以现形，都有赖于网络的传播和推动。但报告同时指出，虽然近年来网络反腐成效明显，但低俗化、娱乐化倾向严重。网络曝光的案件大多与“情妇”、“二奶”、“包养”等字眼联系在一起。究其原因，这样的新闻更能吸引网民的“眼球”。报告还指出，在去年1月至今年1月的100件微博热点舆情案例中，出现谣言的比例超过三分之一。一部分网民为泄私愤或达到不可告人的目的，在网络上发布虚假信息。纪检部门不得不花费大量人力、物力对真假信息进行甄别查证，造成反腐资源的浪费。例如，网上曝光“拥有24套房产”的“房婶”，经纪委查实，其只不过是一个普通工程师，其6套房产都是合法所得。在网络谣言中，内容涉及“儿童、失踪死亡、器官被盗”话题已成为谣言的“蓝本”。日前有微博称，一名2岁半的男孩在北京通州某小区被一黑车捂嘴带走，后被超市人员解救。事情的真相却是，男童系自己走失，已被找到。以往主流媒体在微博等新媒体上集体“失声”，但这种情形已有所改观。报告显示，从2011年起，新华社开通新华通讯社@新华视点、@新华社中国网事等一系列法人微博账号形成了微博方阵。@人民日报的粉丝数量甚至超过了《人民日报》的发行量。此外，中央电

个性化推荐系统

个性化推荐系统软件说明书一.软件背景随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能够产生更大的社会和经济价值。初步研究发现，同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联，物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外，用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化，这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此，希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据附加数据:用户适应度四.算法说明

人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性，即事物的将来呈什么状态、取什么值，仅与它现在的状态和取值有关，与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称，表明事物状态由过去到现在、由现在到将来，一环接一环，像一根链条。在预测领域，人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究，描述状态的变化趋势，并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同，可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。本软件使用了该思想，利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限，直接限制了链长的长度，所以我们从三阶马尔科夫链开始，作为尝试，但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

新闻管理系统开题报告

1、背景介绍随着计算机及网络技术的飞速发展，Internet/Intranet应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息自动化的作用也越来越大，从而使我们从繁杂的事务中解放出来，提高了我们的工作效率。另一方面，随着Internet飞速发展，它越来越成为人们生活中的一部分，人们亲切地把它叫做信息高速公路。随着计算机技术及通信技术的普及，人们有越来越多的机会，访问internet,并从Internet中获取资源，Internet紧密的与人们的生活联系起来。随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识。它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。作为计算机应用的一部分，使用计算机对病人信息进行管理，具有手工管理所无法比拟的优点。例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。 21世纪的今天，网络已经逐渐代替人类的工作和生活，所以开发这套ASP系统是社会发展的必然。 2、研究现状当今的社会，随着科技的进步，时代的发展，计算机信息行业的逐步壮大，人们也越来越离不开各种各样的信息了，人们对信息的追求也越来越迫切了。因此计算机信息的发展也必须适应这一朝流。最近，为了满足人们各自兴趣如阅读新闻抑或对时事新闻的评论，社会上有不少的知名的与不知名的各类新闻网站等为人们提供获取新闻及新闻评论的平台，所以我就有了学习建设新闻发布系统用于实现人们获取新闻信息的愿望。 3、课题研究内容新闻发布系统主要是信息的发布和管理,涉及到前台用户对新闻信息的浏览和后台新闻的管理.主要是分前台浏览和后台管理两个大的模块.前台页面一般不需要用户登录注册,也就是对所有用户均开放.后台管理部分一般是通过隐藏

用户浏览新闻的模式分析及个性化新闻推荐

天津财经大学本科毕业论文题目：用户浏览新闻的模式分析及个性化新闻推荐系统院系名称：理工学院专业班级：计科1101... 学号：2011110709 姓名：康磊... 指导教师：陈钒年月日

内容摘要正文要与“内容摘要”四字之间空一行。“关键词”三字为四号黑体，加粗左对齐。关键词最多不能超过5个，字号为四号，字体为楷体。关键词之间要用分号隔开，这部分与摘要内容部分之间空一行。中文的内容摘要与关键词在一页，不标页码。关键词：写作规范；排版格式；学位论文

目录摘要................................................................ 错误！未定义书签。目录................................................................ 错误！未定义书签。一、绪论......................................................... 错误！未定义书签。（一）研究背景和意义 ............................ 错误！未定义书签。（二）国内外研究现状 ............................ 错误！未定义书签。（三）主要研究内容................................ 错误！未定义书签。（四）本文的组织结构 ............................ 错误！未定义书签。二、相关技术概述......................................... 错误！未定义书签。（一）用户模型....................................... 错误！未定义书签。 1.1 用户模型的形式......... 错误！未定义书签。(主题表示法) 1.2 用户模型的建模技术...................... 错误！未定义书签。（二）个性化推荐技术 ............................ 错误！未定义书签。 2.1 协同过滤推荐技术 ......................... 错误！未定义书签。 2.2 基于内容的推荐技术...................... 错误！未定义书签。 2.3 混合推荐技术 ................................ 错误！未定义书签。（三）数据挖掘技术................................ 错误！未定义书签。（四）小结.............................................. 错误！未定义书签。三、用户浏览行为分析与建模....................... 错误！未定义书签。（一）基于时间浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。（二）基于标题浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析

基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析1 陈健荣1，吕雪蕊2 1 中山大学信息科学与技术学院，广东广州（510275） 2 广东省潮州市龙湖医院，广东潮州（521000） E-mail：jrcken@https://www.wendangku.net/doc/d58171547.html, 摘要：用户兴趣的评估因素有多方面，无论单独从哪个方面都无法得到完整的模型。本文综合考虑了三个核心因素，首先对用户浏览过的页面进行内容分析，并根据主题信息对页面进行聚类；在聚类的过程中除了考虑页面内容的相近程度外还辅以页面路径进行归类判断。在最后得到页面的兴趣簇时将用户的浏览行为对其兴趣的作用列入其中，从而得到综合的评估模型。实践表明此种方式能更准确的反映用户的真实兴趣。关键词：聚类模型，用户兴趣，Web数据挖掘，知识发现中图分类号：TP311 文献标识码：A 1引言随着因特网越发深入人们的生活，准确的挖掘用户兴趣将变得非常有意义，它可以使得人们在浩瀚的网络中迅速的找到志同道合者进行交流，从而促进知识的传递。对用户兴趣特征的刻画有加权矢量、类型层次结构、加权语义网、书签和目录结构等模型[1]，而根据用户是否参加可分为显示与隐式两种。由于显示挖掘需要用户主动参与，这很大程度上降低了可用性，并同时带来系统噪音，为了保证挖掘结果的准确性以及提高用户接受度，一般采用隐式数据挖掘。目前对用户兴趣的挖掘方式有多种，其中有基于浏览内容和行为相结合的方式，如文献[2]，也有单纯从用户行为的历史信息寻找隐藏规律的。用户会话作为用户行为信息的基本单位，对其聚类是从行为历史中发现用户兴趣的基础工作，因而它自然而然成为重要的分析对象。而对用户会话分析主要采用的是相似性测量方法，基于相同浏览权值的相似性测量方法主要包括文献[3-6]所提出的4种，即Usage-based，Frequency-based，Viewing-Time-based 以及Visiting-Order-based。其中VTB用的最广泛，同时这些方法均假设页面是不相关的而只比较不同会话在相同页面的浏览权值，不考虑页面之间的相似性。事实上，文献[7]中提到，即使不考虑页面的内容，单纯考虑页面的路径也可以发现不同的页面之间存在相似性。本文并不单纯从一个方面来分析用户的兴趣，而是综合多种方式、从多角度来建立用户的兴趣模型。首先将用户所访问的页面进行内容挖掘从而得到用矢量方法表示的页面兴趣，在此基础上结合页面URL相似性对页面距离的贡献对页面进行聚类；接着，根据聚类结果考虑用户作用在页面上的行为提取出突出特征从而形成用户兴趣。 2用户兴趣挖掘方式 2.1兴趣界定在分析用户兴趣之前，我们首先对用户兴趣进行界定，即用户由什么组成、影响因素有哪些。一般地，用户对Web文档的访问是有目的的行为，这种行为的动机可以分为稳定兴趣和偶然兴趣。稳定兴趣是指一个人具有持久的兴趣倾向，偶然兴趣是指一个人由于临时需要或其他原因对某事物产生的偶然兴趣，每个人的偶然兴趣可以认为是随机变化的。但在日志陈健荣（1983-），男，硕士研究生，主要研究方向为数据库与知识库，工作流平台。

软件工程期末考试题(含答案)

一、选择题 1.瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。八个阶段又可归纳为三个大的阶段：计划阶段、开发阶段和＿。 ( C ), A .详细计划 B .可行性分析 C .运行阶段 D. 测试与排错 2.在结构化的瀑布模型中，哪一个阶段定义的标准将成为软件测试年勺系统测试阶段的目标（ A ） A .需求分析阶段 B .详细设计阶段 C.概要设计阶段 D .可行性研究阶段， 3.软件工程的出现主要是由于（C ) , A.程序设计方法学的影响 B.其它工程科学的影响 C.软件危机的出现 D.计算机的发展， 4.软件工程方法学的目的是：使软件生产规范化和工程化，而软件工程方法得以实旅的主要保证是（C） A.硬件环境 B.软件开发的环境 C.软件开发工具和软件开发的环境 D.开发人员的素质 5.软件开发常使用的两种基本方法是结构化和原型化方法，在实际的应用中，它们之间的关系表现为（B） A.相互排斥B相互补充C独立使用 D.交替使用 6.UML是软件开发中的一个重要工具，它主要应用于哪种软件开发方法（C） A．基于瀑布模型的结构化方法 B.基于需求动态定义的原型化方法C．基于对象的面向对象的方法 D.基于数据的数据流开发方法 7.在下面的软件开发方法中，哪一个对软件设计和开发人员的开发要求最高（B） A．结构化方法B原型化方法C面向对象的方法 D.控制流方法 8.结构化分析方法是一个预先严格定义需求的方法，它在实施时强调的是分析对象的（B） A．控制流 B.数据流 C.程序流 D.指令流 9.软件开发的结构化生命周期方法将软件生命周期划分成（A） A.计划阶段.开发阶段.运行阶段 B.计划阶段.编程阶段.测试阶段 C．总体设计.详细设计.编程调试 D.需求分析.功能定义.系统设计 10.软件开发的瀑布模型，一般都将开发过程划分为：分析、设计、编码和测试等阶段，一般认为可能占用人员最多的阶段是（C）

基于内容的新闻推荐系统方案

基于内容的新闻推荐系统一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混

合的推荐方法。 ①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。二、协同过滤的实现步骤： 1）、收集用户偏好而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且 2）、找到相似的用户或物品当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。 3）、计算推荐——基于物品的CF 比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，

基于内容的新闻推荐系统

基于内容的新闻推荐系统项目课题基于内容的新闻推荐系统功能描述网络媒体中，新闻资讯的数量以近乎爆炸的速度增长，使广大网络新闻的读者受到“信息过载”和“信息迷航”问题的困扰。个性化新闻推荐系统可以通过分析用户使用习惯，识别用户兴趣点，将用户感兴趣的新闻资讯推荐给用户，过滤他们不感兴趣的内容，而我所作的这个推荐推荐系统就是为了有效地缓解上述问题。基于内容的新闻推荐系统：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上看新闻时，你总是阅读与IT相关的文章，那么基于内容的新闻推荐系统就会给你推荐一些热门的IT方面的文章。方法描述基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。要实现内容推荐系统总体来说要经过4个大的步骤： 1、搜集数据， 2、过滤数据， 3、分析数据，4 输出结果。技术难点难点1：如何实现新闻正文的过滤下载。难点2：如何对新闻进行量化，并提取出关键词，最后完成数学建模。难点3：如何利用基于内容的推荐技术为每个用户建立用户模型。难点4：如何用编程语言实现这些软件功能，这便是该软件设计过程中最最困难的一个难题。一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混合的推荐方法。

体育新闻网页的开题报告 - 副本

毕业设计(论文)开题报告学生姓名邢万军专业信息与计算科学班级2011级信息与计算科学班拟选题目学生成绩管理系统的设计与实现选题依据及研究意义传统的网站新闻管理方式有两种，一是静态HTML页面，更新信息时需要重新制作页面然后上传页面并修改相应链接，这种方式因为效率太低已经不多用。二是基于某程序语言，将动态网页和数据库结合，通过应用程序来处理新闻，这是目前较为流行的做法。人们对最新消息需求和发布迫切的需要及时性，而动态交互式网页刚好提供了这些功能，本系统就是一个能够在网上实现体育新闻的网上多用户发布，多栏目管理，实时的进行行为统计和记录的网上交互系统。体育新闻发布系统实现了网站体育新闻的动态管理，使得对信息的管理更加及时、高效，提高了工作效率。该体育新闻系统具有一般新闻系统的功能，主要包括前台新闻查看区和后台管理区，可为各大体育网站提供新闻发布与管理的服务。

选题研究背景二十一世纪是一个集数字化，网络化，信息化的，以网络为核心的社会。中国的网民充分领略到“畅游天地间，网络无极限”所带来的畅快。随着经济的全球化,体育已成为人类社会文化生活不可缺少的组成部分,愈来愈引起社会的广泛关注，体育新闻也由此而生。除了传统的电台、报纸、电视台等传播方式，又兴起了以网络为载体的传播方式。传统媒介，报纸使用纸质媒介传递信息，传递速度受制于交通手段和零售环节；广播电视采用无线电磁信号的形式，由于受到信号传输覆盖面的限制，传输范围之外的地方还需其他手段帮助来获得信号，增加环节会大大影响传播速度。网络快速发展的今天，个人计算机得到普遍应用，人们获取新闻的方式随之有所改变，向着网络化的方面靠近。快与新都是新闻与生俱来的属性，而这两个特点在网络的背景下得到了更好的体现。

亿级用户下的新浪微博平台架构

亿级用户下的新浪微博平台架构架构之路（系列三）卫向军新浪微博引言新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户（MAU）已经达到1.43亿，2014年新年第一分钟发送的微博达808298条，如此巨大的用户规模和业务量，需要高可用（HA）、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。微博平台第一代架构为LAMP架构，数据库使用的MyIsam，后台用的php，缓存为Memcache。随着应用规模的增长，衍生出的第二代架构对业务功能模块化、服务化、组件化，后台系统从php替换为Java，逐渐形成面向服务的SOA 架构，在很长一段时间支撑微博平台业务发展。在此基础上又经过长时间的重构、线上运行、思索与沉淀，平台形成了第三代架构体系。我们先看一张微博的核心业务图（如下），是不是非常复杂，但这已经是一个简化的不能再简化的业务图啦，第三代技术体系就是为了保障在微博核心业务上快速、高效、可靠的发布新产品新功能。第三代技术体系微博平台的第三代技术体系，使用正交分解法建立模型，在水平方向，采用典型的三级分层

模型，即接口层、服务层与资源层，在垂直方向，进一步细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台，接着看一下平台的整体架构图。如上图所示，正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域，每一个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点，相应的定义这个区域的核心功能点，比如区域5主要完成服务层的技术架构，下面详细介绍水平方向与垂直方向的设计原则，尤其重点介绍4、5、6中的技术组件及其在整个架构体系中的作用。水平分层水平维度的划分，在大中型互联网后台业务系统的设计中非常基础，在平台的每一代技术体系中都有体现，这里还是简单介绍一下，为后续垂直维度的延伸讲解做铺垫：接口层主要实现与Web页面、移动客户端的接口交互，定义统一的接口规范，平台最核心的三个接口服务分别是内容（Feed）服务、用户关系服务以及通讯服务（单发私信、群发、群聊）。服务层主要把核心业务模块化、服务化，这里又分为两类服务，一类为原子服务，定义是不依赖任何其他服务的服务模块，比如常用的短链服务、发号器服务都属于这一类，图中使用泳道隔离，表示它们的独立性，另外一类为组合服务，通过各种原子服务和业务逻辑的组合，完成的Composite服务，比如Feed服务、通讯服务除了本身的业务逻辑，还依赖于短链、用户、以及发号器服务。资源层主要数据模型的存储，包含通用的缓存资源Redis和MC，以及持久化数据库存储MySQL、HBase，或者分布式文件系统TFS以及Sina S3服务。水平分层有一个特点，依赖关系都是从上往下，上层的服务依赖下层，下层的服务不会依赖上层，构建了一种简单直接的依赖关系。

个性化推荐系统及其应用【工程管理论文】

魏天琦摘要：在互联网高度发达的时代，信息过载的存在问题加速了个性化推荐系统的发展和应用。本文首先分析了个性化推荐系统的产生背景和发展历史，详细阐述了其进行推荐的原理，并介绍了推荐系统在电子商务、社交网络及信息内容等领域的应用情况，最后讨论分析了个性化推荐系统面临的隐私保护、数据稀疏性等问题。关键词：推荐系统个性化电子商务隐私保护引言随着信息技术特别是互联网技术的飞速发展，人们获取信息的方式越来越多，同时信息总量也在呈几何倍数的增长，人们获取信息的方式正在从主动查找变成被动接受。如何快速、准确找到自己感兴趣或需要的信息困扰着我们每个人，另方面，人的需求有时是模糊的、时变的，对商家等服务提供平台而言，准确判断并推送用户可能感兴趣的内容，为用户提供个性化的服务可以提高平台的吸引力，增加用户的忠诚度。为解决这些问题，因而产生了个性化推荐系统。个性化推荐的概念是由美国人工智能协会在1995年首次提出，随后Yahoo、IBM、NEC 研究院等众多公司、研究机构纷纷加入这领域。近年来，人工智能以及大数据技术的发展进一步推动了个性化推荐系统在商品、音乐、视频、新闻等领域的应用。国内最早的推荐系统服务公司是北京百分点信息科技有限公司，该公司专注于推荐技术研发，为客户提供不同类型的推荐系统解决方案；百度公司总裁李彦宏在百度世界大会上将推荐引擎与作为公司未来的重要发展方向，希望能够为用户智能地推荐其可能感兴趣的新闻、网站、APP等信息。一、个性化推荐系统的构成及原理般的推荐系统结构如图1所示。获取用户的偏好是建立推荐系统的第一步，这些信息需要从用户的历史记录或注册信息中采集，之后利用这些信息建立用户模型，与此同时，根据商品、服务等对象的属性特征建立推荐对象模型，最后应用特定的推荐算法评价用户对推荐对象的兴趣度，据此对推荐对象进行筛选，将用户可能感兴趣或需要的内容呈现出来。可以看到，用户、推荐对象模型以及相应的推荐算法是推荐系统的核心要素。（一）用户模型用户模型是根据用户的领域、职位、年龄、性别、所在地等基本信息以及购买、浏览等历史信息表示和贮存用户偏好的数据库系统，该系统可以实现用户的分类管理、智能标记、定期或非定期更新等功能。用户模型是推荐系统的基础，精准的用户模型助于提高对推荐系统的准确性。（二）推薦对象模型推荐对象包括很多内容，例如书籍、电子产品、新闻、音乐、影视等信息对象。不同的

社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析

社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析随着社交网络的不断发展及普及，人们也逐渐活跃在一个或者多个社交网络中，这对研究用户的兴趣，为用户提供精准的网络推送提供了基础。目前，我国对此的研究有很多，但是社交网络整合信息的研究却较少，在如今大数据的环境下，社交网络的用户需求、兴趣也有了可能。基于此，基于大数据时代背景，提出了社交网络用户兴趣层次化模型的构建。标签：社交网络；大数据时代；用户兴趣；层次化建模 web2.0时代已经逐渐到来，网络用户也不断追寻全新的应用体验，在此背景下，社交网络油然而生。社交网络指的就是以互动作为基础，以网络中用户的共同兴趣、活动及爱好为前提，以实名制或者非实名制的方式在网络中构建的社会关系网络服务，其是社会化媒体的一种主流形式，其中包括婚恋交友网络。在如今大数据时代的今天，运用数据及挖掘数据决定着社交网络的未来，所以用户的兴趣数据对社交网络具有重要的价值意义。 1 用户兴趣模型的表示兴趣模型指的是在一定数据结构中，通过算法表示的一种形式，兴趣模型的表现形式影响着模型对用户兴趣的描述能力及计算能力。用户兴趣模型包括两方面，分别为以向量空间模型为基础及以神经网络为基础：其一，以向量模型为基础。以向量模型为基础主要是将用户的兴趣模型当成一个n维的特征向量（（t1，w2），（t2，w2），...，（tn，wn）），以此表示用戶感兴趣的事物及对其的感兴趣程度。ti（1≤i≤n）为兴趣特征；wi（1≤i≤n）表示兴趣特征的興趣模型权重。其二，以神经网络为基础。神经网络就是多种简单处理单元通过互联形式，以此构成的网络结构，其组织、学习及适应能力超强。以神经网络为基础的用户兴趣模型能够通过网络连接的权重网络进行表示。[2] 2 基于大数据的社交网络用户兴趣层次化模型的构建 2.1 构建兴趣层次化模型的思路为了能够构建基于大数据时代的社交网络用户兴趣层次化模型，本文提出了如图1的研究思路：其一，在现实社交网络中，有多种数据来源方式，总的来说可以分为标签及无标签两种。用户在注册社交网站的时候要填写基本信息，有的社交网站还会要求用户填写个人标签。个人标签是能够直接反映用户感兴趣领域的方式，但是没有标签属性的信息提取只能够通过内部的结构信息实现。通过上述就可以看出，标签数据具有预测用户评论、浏览等行为的作用，非标签行为也能够论证用户的兴趣领域。其二，创建用户兴趣模型的主要目的就是能够为用户推送感兴趣的信息，并且为用户推荐具有相同信息的好友，以此描述社交网络中不同用户的不同偏好，从而创建个人偏好的名片，从而标记用户对象，满足用户的需求，提高用户推荐的成功率，从而提高商家的利益。[3]