基于區(qū)域社交網(wǎng)絡(luò)的信息分級系統(tǒng)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著近十幾年互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變成人與人之間溝通交流的橋梁，其對人們的信息獲取、思考和生活產(chǎn)生了不可估量的影響。隨著移動終端設(shè)備的不斷升級以及移動平臺操作系統(tǒng)的逐步完善，基于LBS的移動社交網(wǎng)絡(luò)由于其操作方便、信息快捷等優(yōu)勢，在互聯(lián)網(wǎng)大家族中扮演著越來越重要的角色。而在最近幾年中，移動社交網(wǎng)絡(luò)逐漸朝著小眾化、創(chuàng)新化發(fā)展，給用戶帶來定制化的用戶體驗。
　　在如此背景下，為了滿足某個區(qū)域內(nèi)人們之間的信息交流、溝通互動，本文

2、提出了一種基于區(qū)域的社交模式：區(qū)域內(nèi)用戶之間多對多實時交流。一個用戶所發(fā)布的信息可以被區(qū)域內(nèi)其他所有用戶獲取并評論，實現(xiàn)一種相對自由的區(qū)域信息分享平臺。但這種模式下，用戶接受的信息體量會十分龐大，在如此多的內(nèi)容中，用戶會被大量無感的信息所包圍，所以本文提出了針對這種社交模式的信息分級系統(tǒng)。該信息分級系統(tǒng)核心就是信息推薦，也可以叫做信息推薦系統(tǒng)，其根據(jù)用戶偏好來推薦該用戶感興趣的信息。
　　本文首先介紹LBS、推薦系統(tǒng)、LDA等相關(guān)

3、知識。然后對系統(tǒng)從功能、非功能、其他三個方面做了需求分析，其次從功能模塊、系統(tǒng)交互、數(shù)據(jù)庫表等方面對系統(tǒng)做了總體設(shè)計。隨后針對系統(tǒng)最重要的信息推薦模塊展開討論：對區(qū)域信息推薦模塊，在提出的模塊設(shè)計基礎(chǔ)上，通過中文文本預(yù)處理、LDA主題提取、文檔排序等步驟給出了詳細實現(xiàn)。對個性化信息推薦模塊，本文研究了基于內(nèi)容的推薦和基于用戶的協(xié)同過濾兩種算法，基于內(nèi)容的推薦充分利用區(qū)域信息推薦中得到的數(shù)據(jù)，計算信息內(nèi)容的相似度，而基于用戶的協(xié)同過濾則通