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基于 Android 智能终端的个性化新闻推荐系统

基于Android的新闻客户端毕业设计

基于Android的新闻客户端毕业设计 1 需求分析本章首先分析研究背景，介绍了研究目的与意义，接着分析并介绍了系统的功能性需求与非功能性需求。 1.1 研究背景现在智能手机已经成为人们必不可少的工具，网络也在飞速发展[1]，用户从网上获取数据的需求也越来越大，新闻作为人们了解生活变化的重要途径，因此，网上获取新闻的用户数量飞速增加[2]。随着大数据的到来，用户获取资料的方法也随之改变，新闻的发展与人们资料的获取不可分割。现在已出现许多大型的新闻客户端，如：腾讯、新浪、搜狐等[3]。人们可以利用智能手机新闻客户端获取信息，新闻客户端发生如此快速的发展，在于它有以下的特点： (1)便携性：智能手机客户端可以随时，随处的查看新闻，使用方便，可以更好的满足用户需求，用户通过新闻客户端获取新闻逐渐成为趋势。 (2)数据广泛：随着大数据的到来，互联网的信息更加丰富，新闻客户端可以从网上海量的数据中获取资料[4]，使得内容更加广泛，远远多于传统的报纸，书籍等获取新闻的方式。 (3)及时性：用户可以随时的登录客户端，通过网络获取数据，智能手机可以随时携带，网络可以随时获取，使得新闻客户端更加的灵活，更好的满足用户的生活需求。 (4)良好的用户体验：用户可以根据自己的爱好，有选择性的阅读新闻，同时可以评论新闻，参与互动，并且可以查看其他用户的看法，参考别人意见，更好的了解人们的生活动态。 1.2 项目目的及意义在满足用户可以分类获取新闻的同时，增加跟帖，收藏新闻等功能，用户可以查看跟帖与用户个人收藏，使用户更加具有参与性，成为有观点的阅读者[5]，使新

闻更加具有可读性。用户可以根据跟帖数和跟帖内容，更加快速的获取热门新闻，更快的选择新闻，节约用户的选择时间，更快的获取新闻，这样更具有用户体验，更容易满足用户的需求。 Android新闻客户端目标：在满足用户查看新闻的基础上，更重要的是给用户更好的阅读体验[6]，使用户可以在短的时间内获取多的自己感兴趣的新闻信息。为了达到以上目的，从而实现以下功能：（1）对新闻进行分类显示，使用户可以分类选择自己喜欢的新闻，更加高效，快速，分别设置了如下分类：国内、国际、军事、体育、科技、财经、游戏。（2）用户可以注册，登录，同时可以评论新闻，查看评论，使用户可以根据新闻的评论数与评论内容，更好、更快的选取新闻。（3）用户可以收藏新闻，并且查看收藏的新闻，使用户可以及时的翻看已经看过的感兴趣的新闻，加快用户的搜索效率。（4）采用异步加载数据，给用户更好的体验，同时减少了用户的等待时间，更好的满足用户需求。（5）增加个人信息设置，实现用户登录，修改个人信息，查看自己的收藏。（6）增加夜间模式的设置，满足用户夜间阅读新闻的需求，给用户带来更好的体验。后天管理目标：实现对新闻的增删改查，对用户评论的显示与删除，以及对用户的增删改查。 1.3 Android介绍 Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备上[7]。Android的创始人是Andy Rubin，Android一词出自于科幻小说《未来夏娃》[8]。 Android系统是一个四层的结构，依次是Linux内核层（Linux kernel）、系统运行库层（Libraries和Android Runtime）、应用框架层（Application Framework）、

个性化音乐推荐系统设计与实现

个性化音乐推荐系统设计与实现摘要 21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络音乐服务来说，不管是音乐下载服务，或者是网络音乐电台服务，都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化，所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。本系统采用SSH框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML建模。本系统的功能模块主要包括：音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数，单曲管理在action中定义一个方法，系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐，个性化推荐的整个音乐系统，管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。很大程度上提高了对音乐管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。关键词：SSH框架，音乐系统，协同过滤，MVC模式

DESIGN AND INPLEMENTATION OF PERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM Abstract The 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside. The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology，system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend. The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers. Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern

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。

基于Android的新闻客户端设计与实现.docx

谢谢观赏基于A n d r o i d的新闻客户端设计与实现1 绪论 1.1 研究的背景当今社会是一个网络化和信息化的社会，科技日渐发达，物质生活日渐丰富，自然而然，社会竞争也日趋激烈。怎样在这样的一个社会中取得优势，利于不败之地。其中一个重要条件就是要能及时获得信息，正确并有效地分析信息，才能对社会状态有最新的掌握，根据掌握的信息做出对自己最有利的决策。从而达到事半功倍的效果。从目前获得消息的各种渠道来分析，最为快捷方便的莫过于我们的智能手机了。它携带方便，能够让我们无论何时何地都能够及时了解社会发生的一切。而Android系统又是所有智能操作系统中份额最大的，它以开源免费的特色而深受广大消费者和开发者的喜爱。 1.2研究的目的和意义利用智能手机的便利性，开发一款能够在手机上随时随地阅读我们感兴趣和需要的新闻或信息的软件就是本论文的研究目的。本论文将通过查阅各种资料，开发这样一款手机软件。它将所有的新闻资讯分门别类，当我们在手机上运行这款软件的时候，我们可以根据自己的兴趣选择我们感兴趣的类别，这样我们就只会看到我们所感兴趣的内容。对于用户来说就可以既省时又省力地获得有意义的资讯了。开发这么一款应用软件，总是基于某一种平台的。对于目前手机市场而言，最为流行的智能手机平台莫过于Google公司的Android移动平台，在它面世后的几年内，给全球手机市场带来了革命性的变化。无论在国内还是国外，一跃成为了份额最高的智能手机操作系统。因此研究它，了接它

谢谢观赏的各个组件使用原理将是十分有意义的。综上所述，基于Android平台，开发一个上述的新闻客户端软件，是一个十分有意义的选题。 1.3中外相关研究文献综述根据国内外关于手机新闻客户端的研究文献可以发现以下的几个主要的研究方向：（1）对手机新闻客户端内容、特点的发展现状的研究。中国学者王诗根、张永芹在论文《新媒体新闻客户端特点比较研究》[1]中，分析比较了网易新闻客户端和新媒体新闻客户端。从这两种新闻客户端的内容定位，从互动性和更新速度等方面研究分析了两种新闻客户端的异同。他们指出了新闻客户端充分利用了报纸、电视等不同媒介的共同点和互补性，在内容、宣传等方面进行了大量的整合。他在论文中指出了新闻客户端以高效的互动和及时的更新等优势吸引了众多用户。美国圣地亚哥州立大学着名的媒体研究者施密茨·维斯在他的文章《探索智能手机的新闻app和定位服务功能》[2]中研究了手机新闻客户端的用户群体，指出了美国手机新闻客户端的用户群特点，研究了手机新闻客户端的使用情况。外国着名学者罗南·希尔兹在他的文章《谷歌推出基于安卓系统和IOS 系统的新闻阅读器》[3]中吧谷歌新闻客户端作为研究对象，从手机新闻客户端的用户交互性研究，指出了手机新闻客户端中例如用户可以定制内容、分享内容等优势。（2）对手机新闻客户端盈利模式的研究。我国着名的学者张光凯在其研究论文《如何从手机新闻客户端中掘金》[4]中为新闻客户端的盈利模式提出了自己的多种意见。他指出了对于新闻客户端的盈利模式不应该仅仅靠广告收入来维持。还可以与其他通信运营商合作，建立多方盈利模式。让用户在使用免费软件的过程中，嫁接第三方盈利平台。中国民族大学学者张红伟在他的作品《媒体生态视野下的手机新闻客户端研究》[5]中说明了他自己的观点。他认为手机新闻客户端是对新闻内容

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。

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。

基于Android系统的资讯类App的设计与实现毕业论文

基于Android系统的资讯类App的设计与实现毕业论文大庆师范学院本科生毕业论文基于Android系统的资讯类App的设计与实现学院计算机科学与信息技术专业计算机科学与技术研究方向嵌入式学生姓名张旭学号 201204010106 指导教师姓名崔金宝指导教师职称讲师 2016年5月10日大庆师范学院本科毕业论文(设计) 摘要随着智能手机市场的迅猛发展,移动端的需求异常火爆。获取新闻资讯、了解潮流风向、探听娱乐八卦是人们日常生活不可或缺的一项生活乐趣,于是资讯类App自然炙手可热 ,占据App市场很大的份额。本设计基于Android系统,以Java语言为开发语言,Android Studio为开发环境,设计并实现了一款资讯类App。包含了图文资讯展示、视频资讯观看、评论收藏、分享至主流社交平台等功能。关键词:移动端,资讯,App,Android, I 大庆师范学院本科毕业论文(设计) Abstract With the rapid development of smart phone market, mobile terminal needs unusually hot. Get news, insight into the

trend direction, find entertainment gossip is a fun life indispensable in people's daily life,so information class aplication natural hotest,occupies a large part of the application market. This paper is based on the Android operating system, by the Java language for the development of language, Android Studio for the integrated development environment,design and implementation of an information class application.Contains picture and text information display, video information to watch, comment on the collection, to share the mainstream social platforms and other functions. Keywords: Mobile; Information;Application;Android; II 大庆师范学院本科毕业论文(设计) 目录第一章绪论 ..................................................................... ....................................................1 1.1 设计背景 ..................................................................... ................................................1 1.2 设计意义 ..................................................................... ................................................1 1.3 设计研究 ..................................................................... .. (1) .............................................................3第二章操作系统和开发工具 ................................

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

基于Android的校园新闻app开发毕业设计

毕业设计（论文）基于Android平台的校园新闻app的开发

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期：

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日

个性化推荐知识汇总

一基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。

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。

Android端的新闻App设计与实现 (修复的)

Android端的新闻App设计与实现一、问题定义 Android端的新闻App就是让人们能够及时获得信息。正确有效地分析信息，才能对社会状态有最新的掌握，根据掌握的信息做出对自己最有利的决策。从而达到事半功倍的效果。它携带方便，能够让我们无论何时何地都能够及时了解社会发生的一切。Android系统又是所有智能操作系统中份额最大的，它以开源免费的特色而深受广大消费者和开发者的喜爱。并且移动新闻客户端具备传播速度更快, 覆盖范围更广, 新闻内容更丰富, 表现形式更新颖等优势,使得人们更倾向于选择这种阅读方式。相比于传统的报纸,期刊等阅读方式, 新闻客户端阅读更加符合绿色环保,健康生活的生活理念。 Android 新闻客户端目标:在满足用户查看新闻的基础上,更重要的是给用户更好的阅读体验 [6],使用户可以在短的时间内获取多的自己感兴趣的新闻信息。为了达到以上目的,从而实现以下功能: (1)对新闻进行分类显示, 使用户可以分类选择自己喜欢的新闻, 更加高效, 快速,分别设置了如下分类:国内、国际、军事、体育、科技、财经、游戏。 (2)用户可以注册,登录,同时可以评论新闻,查看评论,使用户可以根据新闻的评论数与评论内容,更好、更快的选取新闻。

(3)用户可以收藏新闻,并且查看收藏的新闻,使用户可以及时的翻看已经看过的感兴趣的新闻,加快用户的搜索效率。 (4)采用异步加载数据,给用户更好的体验,同时减少了用户的等待时间, 更好的满足用户需求。 (5)增加个人信息设置,实现用户登录,修改个人信息,查看自己的收藏。 (6)增加夜间模式的设置,满足用户夜间阅读新闻的需求,给用户带来更好的体验。一、可行性 1.可行性分析软件采用了最流行的安卓软件应用开发方式，并利用安卓原生组件进行开发，用户友好、简单易理解，形成了布局的感应，用户非常方便快捷。新闻客户端是基于智能手机 Android 平台开发的,而至今为止Android 系统在全国乃至全球智能手机操作系统的市场份额仍占全球第一。全世界使用此操作系统的用户早已超过 14亿。开发这么一款 Android 软件,将是十分流行的。随着计算机技术和移动互联网的发展, 网民数量越来越多, 网络世界越来越丰富, 人们也非常

基于android的校园信息发布系统设计=

基于android的校园信息发布系统设计随着移动通信技术与互联网技术的飞速发展与深度融合，基于Android 平台的应用日益广泛。在大学校园中，借助智慧校园建设，充分利用校园资源，开发贴合校园学习、生活实际的应用系统十分必要。结合对移动互联网及Android平台的介绍，阐述了基于Android 的校园助手软件系统的设计与实现，具有一定的应用和参考价值。中国论文网引言当前，移动通信技术与互联网技术的飞速发展与深度融合，催生了一个新的热词：“移动互联网”。随着4G技术与智能移动终端设备的应用普及，给移动互联网注入了强大的能量，各行各业正面临移动互联网的全面改造和升级。据中国互联网络信息中心（CNNIC）最新发布的中国互联网络发展状况统计报告，截至2014年12月，我国手机网民规模达5.57亿。网民中使用手机上网的人群占比较2013年提高4.8个百分点，达到85.8%，移动互联网发展空间巨大。在高校中，大学生的智能手机更为普及，随着各高校智慧校园的建设，手机上网的时间更长，空间更为灵活。在校园中，充分发挥这一优势和特点，在大学生中推出校园助手软件系统，让学生及时获取学校的一些重要信息，包括学校新闻、通知，同时，学生还可以利用该APP，查询课程成绩、设施设备报修及跳蚤市场买卖等，使得服务师生更方便快捷、工作效率更高。

1 移动互联网及Android 平台概述当前，对移动互联网还没有一个完全一致、明确的定义。在工信部发布的《移动互联网白皮书》中给出的定义是：“移动互联网是以移动网络作为接入网络的互联网及服务，包括3个要素：移动终端、移动网络和应用服务。”可以看出，移动接入方式（包括3G、4G、WLAN等）、智能可移动终端（平板电脑、智能手机、可穿戴智能设备等）以及包括甚至超越传统互联网的新型应用服务和应用业务等是构成移动互联网的重要内容。其中，智能移动终端设备的操作系统主要有Android ， IOS ， Windows Mobile等，以Android系统为主体，占到市场份额的近50%。 Android系统作为当前智能终端设备的主流操作系统，平台基于Linux系统为内核，由Google公司于2007年11月5日推出，经过近8年的发展与完善，已形成一个功能完备、应用丰富多样、开放易联的全生态系统。Android是一个包含操作系统、中介架构层及应用程序所产生出来的软件堆栈架构，Android平台架构由硬件设备、板级支持包、驱动程序、操作系统内核、程序运行库，运行框架，应用程序等部分组成。 2 校园助手软件系统设计与实现 2.1 系统功能分析本系统采用C/S（客户端/服务器）架构，客户端基于Android 平台开发，通过智慧校园无线网络或3G、4G与因特网连接，服务器端采用开源的Openfire作为服务器，采用Android平台自带的SQLite

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，

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。