個性化推薦系統(tǒng)在牛贊網(wǎng)中的應用.pdf

1、如今隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，以及信息的爆發(fā)式增展，越來越多的用戶面臨著信息過載的問題。而互聯(lián)網(wǎng)的信息越來越多，數(shù)據(jù)越來越龐大，我們要想從信息的海洋中脫離出來，獲取我們最有價值的信息越來越困難。因此這就是需要一個信息過濾器幫助我們過濾掉那些沒有價值的信息。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，越來越多的用戶已經(jīng)習慣從傳統(tǒng)的報紙、電視上獲取信息轉向了通過互聯(lián)網(wǎng)獲取感興趣的信息。所以建立一個信息過濾系統(tǒng)具有廣泛的應用前景和不菲的研究價值。一般而言，建立一個這樣系統(tǒng)的常

2、規(guī)方法是首先采集大量的數(shù)據(jù)樣本，其次獲取用戶的基因，再通過一套成熟的推薦算法建立數(shù)據(jù)模型，最后把信息過濾出來給用戶。
　　本文的目標是依據(jù)用戶的實際閱讀需求，開發(fā)具有實際可操作的閱讀軟件系統(tǒng)。我們針對用戶的實際需求分析，并依托國內(nèi)外高效的推薦算法，研究基于自適應性的新聞傳播模型和基于標簽的冷啟動算法，提出了利用戶社會化信息的權值因子來建立系統(tǒng)推薦模型，給用戶推薦精準的個性化信息。通過這樣的一個系統(tǒng)，不僅可以讓用戶的閱讀價值最大化，

3、而且也驗證了科學理論在實際系統(tǒng)中是否可行。本系統(tǒng)的實現(xiàn)對未來個性化的推薦研究也有非常重要的實際意義。
　　在軟件系統(tǒng)的實現(xiàn)上，本文開發(fā)了一套新聞抓取服務Bloodhoof和個性化推薦與冷啟動推薦Carine三者協(xié)同作用的完整的個性化推薦系統(tǒng)，并命名為牛贊網(wǎng)。牛贊網(wǎng)采用B/S的三層架構模式，利用Python和LNMP開發(fā)環(huán)境，開發(fā)出了一套完整的個性化推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)從軟件體系結構、系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)庫、接口方面進行了設計與實現(xiàn)。最后通過