面向移動互聯(lián)網(wǎng)的個性化新聞推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，移動通信網(wǎng)絡(luò)與計算機網(wǎng)絡(luò)迅速融合，越來越多的用戶使用移動設(shè)備（如智能手機、平板電腦、PAD等）來獲取網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和信息資源。然而，移動用戶在享受豐富多彩的海量信息同時也面臨著嚴(yán)重的“信息過載”問題。此外，由于移動設(shè)備終端自身的處理能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、顯示屏幕大小等限制，人們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的瀏覽方式和搜索技術(shù)已經(jīng)無法滿足當(dāng)前用戶個性化的需求。
　　 移動推薦系統(tǒng)正是在這種需求背景下產(chǎn)生的，它為人們提供了一種全新的個性化

2、服務(wù)模式。移動推薦系統(tǒng)(Mobile Recommender Systems)通過收集移動用戶的瀏覽行為，運用個性化推薦技術(shù)加以分析，預(yù)測用戶的興趣偏好，主動為用戶推送滿足其個性化需求的信息內(nèi)容，它是緩解“移動信息過載”的有效技術(shù)手段，得到人們越來越多的關(guān)注。
　　 本文通過分析移動互聯(lián)網(wǎng)不同于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的特點，研究并設(shè)計面向移動互聯(lián)網(wǎng)的個性化推薦算法，并將該算法應(yīng)用于移動健康新聞推薦領(lǐng)域。
　　 文章的主要工作內(nèi)容包含

3、如下:
　　 1.為節(jié)省移動網(wǎng)絡(luò)流量和提高閱讀效率，設(shè)計了一種基于LDA模型的新聞文檔自動摘要算法。本文通過計算文檔主題分布與句子主題分布之間的相似性，得到了句子主題特征，結(jié)合句子在文檔中的位置和標(biāo)題相似性等特征，形成組合特征計算句子權(quán)重，最后根據(jù)權(quán)重排序抽取句子生成新聞?wù)?。實驗結(jié)果驗證，在LDA模型中加入組合特征后，自動文摘的性能得到了提高。
　　 2.提出一種基于社會化標(biāo)簽和動態(tài)興趣轉(zhuǎn)移模型的協(xié)同過濾推薦算法。首先