| 【中文题名】 | 个性化网络新闻服务中用户兴趣学习算法的研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-6 |
| 【中关键词】 | Web服务,个性化服务,矢量空间模型,用户兴趣模型,, |
| 【英关键词】 | Web Service,personalized service,vector space model,user's interest model, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>自动推理、机器学习> |
| 【论文摘要】 | Internet特有的时效性使得网络新闻正迅速进入人们的日常生活，与传统新闻相比，网络新闻具有多种优势，读者可以在网络上第一时间看到世界各地的新闻，容量大信息丰富，表现形式多样，新闻内容易于存储、复制等。但网络新闻服务具有内容服务领域中普遍存在的“rich data，poor information”现象，而要更好的发展下去，就要以满足读者的个性化阅读需要作为第一目标。但传统的HTML页面技术和HTTP无状态连接协议，却使得网络新闻服务尚没有摆脱传统新闻媒体采用的那种推送服务方式，服务系统缺少对新闻读者的个性化需求全面统一的定义。
本文首先对网络新闻服务进行了调研，指出了目前网络新闻服务的特点及不足，对用户阅读网络新闻时的习惯进行了总结，得出了用户的阅读特点，并对目前常见的个性化服务技术进行了综述。其次，对实验室的前期工作进行了总结，给出了遵守基于Web服务架构的新闻读者的个性化订阅框架和网络新闻服务模型框架。
在上述调研总结基础上，针对实验室的前期工作，提出了一个新的用户兴趣模型的建立方法和用户兴趣模型的更新算法，比较有效的提高了个性化新闻推荐的精度，在很大程度上避免了信息的... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-7 |
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1 引论 |
7-11 |
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1.1 课题的背景 |
7-9 |
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1.2 本文的工作与创新 |
9-10 |
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1.2.1 本文的研究工作 |
9-10 |
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1.2.2 本文的创新之处 |
10 |
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1.3 本文的组织 |
10-11 |
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2 课题支持技术 |
11-21 |
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2.1 Web服务技术 |
11-18 |
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2.1.1 Web服务定义 |
12-13 |
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2.1.2 Web服务技术基础 |
13-15 |
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2.1.3 Web服务消息格式 |
15-16 |
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2.1.4 Web服务描述语言 |
16-17 |
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2.1.5 Web服务发布，发现和集成协议 |
17-18 |
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2.2 读者个性化建模技术 |
18-19 |
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2.3 基于Web服务架构的网络新闻服务优势 |
19-21 |
|
3 个性化服务技术 |
21-25 |
|
3.1 网络新闻服务特点 |
21-22 |
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3.2 网络新闻读者的阅读特点 |
22 |
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3.3 个性化服务技术 |
22-25 |
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3.3.1 基于规则的技术 |
23-24 |
|
3.3.2 信息过滤技术 |
24-25 |
|
4 用户兴趣模型的建立及更新算法 |
25-37 |
|
4.1 前期工作 |
25-30 |
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4.1.1 基于Web Service的网络新闻服务模型 |
25-26 |
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4.1.2 个性化网络新闻订阅框架 |
26-27 |
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4.1.3 个性化新闻阅读及阅读模式修改 |
27-30 |
|
4.2 用户兴趣建模 |
30-34 |
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4.2.1 用户数据的提取 |
31-33 |
|
4.2.2 建立用户兴趣模型 |
33-34 |
|
4.3 用户兴趣模型的更新 |
34-35 |
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4.4 文档推荐 |
35-36 |
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4.5 本章小结 |
36-37 |
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5 系统实现 |
37-49 |
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5.1 系统实现关键技术 |
37-41 |
|
5.1.1 J2EE架构 |
37-38 |
|
5.1.2 JSP语言 |
38-40 |
|
5.1.3 JavaBean |
40-41 |
|
5.2 系统实现的组成 |
41-42 |
|
5.3 系统的具体实现 |
42-49 |
|
5.3.1 读者管理页面的实现 |
42-43 |
|
5.3.2 功能选择页面的实现 |
43 |
|
5.3.3 新闻查询页面的实现 |
43-45 |
|
5.3.4 个性化订阅页面的实现 |
45-49 |
|
6 结束语 |
49-50 |
|
6.1 已取得的研究成果 |
49 |
|
6.2 进一步的研究工作 |
49-50 |
|
参考文献 |
50-53 |
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致谢 |
53-54 |
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学位论文评阅及答辩情况表 |
54 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388127 |
