基于 Android 智能终端的个性化新闻推荐系统
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( C o l l e g e o f I n t e r n e t f o T h i n g s E n g i n e e r i n g, H o h a i U n i v e r s i t y , C h a n g z h o u 2 1 3 0 2 2 , C h i n a )
Ab s t r ac t : I n o r de r t o ma k e t h e n e ws r e a d i n g i n t h e i n t e l l i g e n t t e r mi n a l mo r e p e r s o n a l i z e d,we d e s i g n
t e r mi n a 1 .Th e s y s t e m , ba s e d o n C/S s t r uc t u r e, f ir s t l y c r a wl s n e ws a n d e s t a b l i s h e s t h e mo de l s wi t h c l a s s i ic f a t i o n s i n t h e s e r v e r t e r mi n a l ,a nd t he n,i n d i f f e r e n t p h a s e s t o c a r r y o u t t he p e r s o n a l i z e d ne ws r e c o mme n d a t i o n i n a c c o r d a n c e wi t h s i mi l a it r i e s b e t we e n n e ws a n d us e r s r e a d i ng b e ha v i o r s ,u s e s d i f f e r e nt r e c o mme n d a t i o n mo d e l s s u c h a s t h e c o a r s e —g r a i ne d r e c o mme n da t i o n b a s e d o n n e ws c l a s s i ic f a t i o n,t h e n e ws r e c o mme n d a t i o n b a s e d o n c o nt e n t a nd t he mi x e d r e c o mme n d a t i o n b a s e d o n n e ws c o n t e n t a nd u s e r s c o l l a b o r a t i v e il f t e r i n g .T he c l i e n t t e r mi na l i s u s e d f o r r e a d i n g pe r s o n a l i z e d n e ws a n d u p l o a d i n g us e r
关 键词 : 新 闻推 荐 ; 用 户模 型 ; 基 于 内容 ; 协 同过 滤 ; 混合推 荐
D O I 编码 : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 2— 2 2 7 9 . 2 0 1 5 . 0 3 . 0 1 2
中图分 类 号 : T P 3 1 1
摘 要 : 为更 好 的让智 能终 端 的新 闻 阅读 有针 对 性 , 本 课 题 对 新 闻个 性 化 推荐 技 术 展 开 了研
究, 设 计并 实现 了基 于 A n d r o i d智 能终端 的个 性化 新 闻推荐 系统 。 系统采 用 C / S架构 , 服 务器 端 首
先进行 新 闻爬取 和 分 类建 模 , 然后 根据 新 闻相似 性和 用 户 阅读 行为 , 分 阶段 利用 三种 推荐模 型 即基
a n d i mp l e me n t t h e s y s t e m o f p e r s o n a l i z e d n e w s r e c o mme n d a t i o n b a s e d o n t h e A n d r o i d i n t e l l i g e n t
l n t el l i qen t Ter mi n al
I J i J i e , Z h o u C h e n c h e n g , C h e n H u i p i n g , H u a J i a o j i a o , Z h a o K a n k a n , Q i n Y i n g y i n g
文献标 识 码 : A
文章 编 号 : 1 0 0 2— 2 2 7 9 ( 2 0 1 5 ) 0 3— 0 0 3 8— 0 5
Pe r s o n a l i z e d Ne ws Re c o mme n d a t i o n Sy s t e m Ba s e d o n An dr o i d
于新 闻分 类 的粗 粒度 推 荐 、 基 于 内容 的新 闻推荐 及基 于 内容和 基 于用 户 协 同过 滤 混合 的新 闻 推荐 进行个 性 化新 闻推 荐 ; 客 户端 负 责个性 化 新 闻阅读 以及用 户行 为 数据 上传 。经 测试 , 本 系统 的分 阶
段 不 同个 性化 推荐 算 法可 以很好 的满 足广 大用 户 的个性 化 新 闻阅读 需求 。
No . 3Baidu Nhomakorabea
微
处
理
机
J u n. , 2 01 5
MI CR0PR0CE S S ORS
第 3期 2 0 1 5年 6月
基于 A n d r o i d智 能终 端 的个 性 化 新 闻推 荐 系统 来
李 洁, 周晨程 , 陈慧萍 , 华娇娇 , 赵衍衍 , 秦 莹莹
( 河海 大学 物联 网工 程学 院 , 常州 2 1 3 0 2 2 )
Ab s t r ac t : I n o r de r t o ma k e t h e n e ws r e a d i n g i n t h e i n t e l l i g e n t t e r mi n a l mo r e p e r s o n a l i z e d,we d e s i g n
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关 键词 : 新 闻推 荐 ; 用 户模 型 ; 基 于 内容 ; 协 同过 滤 ; 混合推 荐
D O I 编码 : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 2— 2 2 7 9 . 2 0 1 5 . 0 3 . 0 1 2
中图分 类 号 : T P 3 1 1
摘 要 : 为更 好 的让智 能终 端 的新 闻 阅读 有针 对 性 , 本 课 题 对 新 闻个 性 化 推荐 技 术 展 开 了研
究, 设 计并 实现 了基 于 A n d r o i d智 能终端 的个 性化 新 闻推荐 系统 。 系统采 用 C / S架构 , 服 务器 端 首
先进行 新 闻爬取 和 分 类建 模 , 然后 根据 新 闻相似 性和 用 户 阅读 行为 , 分 阶段 利用 三种 推荐模 型 即基
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l n t el l i qen t Ter mi n al
I J i J i e , Z h o u C h e n c h e n g , C h e n H u i p i n g , H u a J i a o j i a o , Z h a o K a n k a n , Q i n Y i n g y i n g
文献标 识 码 : A
文章 编 号 : 1 0 0 2— 2 2 7 9 ( 2 0 1 5 ) 0 3— 0 0 3 8— 0 5
Pe r s o n a l i z e d Ne ws Re c o mme n d a t i o n Sy s t e m Ba s e d o n An dr o i d
于新 闻分 类 的粗 粒度 推 荐 、 基 于 内容 的新 闻推荐 及基 于 内容和 基 于用 户 协 同过 滤 混合 的新 闻 推荐 进行个 性 化新 闻推 荐 ; 客 户端 负 责个性 化 新 闻阅读 以及用 户行 为 数据 上传 。经 测试 , 本 系统 的分 阶
段 不 同个 性化 推荐 算 法可 以很好 的满 足广 大用 户 的个性 化 新 闻阅读 需求 。
No . 3Baidu Nhomakorabea
微
处
理
机
J u n. , 2 01 5
MI CR0PR0CE S S ORS
第 3期 2 0 1 5年 6月
基于 A n d r o i d智 能终 端 的个 性 化 新 闻推 荐 系统 来
李 洁, 周晨程 , 陈慧萍 , 华娇娇 , 赵衍衍 , 秦 莹莹
( 河海 大学 物联 网工 程学 院 , 常州 2 1 3 0 2 2 )