基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐算法研究及应用开题报告
2022-01-13 21:37:45
全文总字数:1673字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
随着互联网技术的高速发展,我国互联网用户的规模正在不断变大,越来越多的人开始接触并使用互联网,各种各样的互联网应用的出现丰富了人们的生活。例如通过互联网进行购物,查询资料和阅读新闻等。
然而,随着时间的推移,互联网上的商品,新闻等数据信息数量也达到海量。面对种类繁多的海量信息,人们需要花费大量的时间和精力从中发现自己喜欢的内容。于是,各种关键字检索系统被开发。但是在多数情况下大部分用户并不能准确提供全面的关键字,甚至用户并不能确定其所需要的事物。例如在新闻网站中,面对种类繁多的海量新闻,用户需要花费大量时间去寻找自己感兴趣的内容,因此基于时序行为和标签关系的个性化推荐算法被开发并且应用。该功能主动地过滤用户不感兴趣的新闻,向用户推荐其感兴趣的新闻。这不仅可以节约用户的时间成本,还能增加用户对于该网站的好感度。因此,个性化新闻推荐算法的研究具有重要的实际意义。国内外研究现状
根据个性化新闻推荐算法中数据的不同,可以大致分为:基于内容的新闻推荐、基于用户行为的新闻推荐、基于混合的新闻推荐、基于上下文的新闻推荐和基于标签的新闻推荐。
随着互联网进入web2.0时代,人们可以在互联网上分享信息。delicious是国外一家网络书签网站,用户可以以书签的方式收藏其感兴趣的网站,并对书签添加相应的标签。同时,网站上的用户可以彼此分享交流书签,从而使得用户可以发现更多有趣的网站。在国内,也有越来越多的网站利用了标签功能。在豆瓣网中,用户可以为电影添加标签,同时用户也可以通过标签来检索相关的电影。并且,后端系统也会根据电影内容与标签的关系,以及根据用户的收藏浏览记录等信息为用户推荐其感兴趣的电影内容。
2. 研究的基本内容
本课题主要对当前主流的基于标签的个性化新闻推荐算法进行理解和实际应用。系统采用JSP/JAVA语言,设计实现基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐网站。计划实现对于站内新闻的管理,以及通过用户的浏览轨迹和新闻和所属标签的关系,为用户推荐其所感兴趣的内容以及预测用户可能阅读的下一篇新闻。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实行方案:
使用intellij idea 2017来设计程序,使用mysql作为后台数据库。
进度安排:
4. 参考文献
[1]李洋. ssm框架在web应用开发中的设计与实现[j]. 计算机技术与发展,2016(12):190-194.
[2]邹红霆. 基于ssm框架的web系统研究与应用[j]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2017(1).
[3]林萍, 朱婵. 基于ajax技术和javaee的分页查询优化[j]. 计算机系统应用, 2017,26(8):184-189.