基于微博用户的新闻推荐系统的设计与实现

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基于微博用户的新闻推荐系统的设计与实现

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基于微博用户的新闻推荐系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-7页
Anstract	第7-12页
第1章绪论	第12-18页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 微博用户分类及其兴趣挖掘	第13-15页
1.2.2 个性化推荐技术	第15-16页
1.3 本论文研究内容及章节安排	第16-18页
1.3.1 本论文研究内容	第16页
1.3.2 本论文章节安排	第16-18页
第2章系统需求分析与概要设计	第18-25页
2.1 系统需求分析	第18-20页
2.1.1 目标需求	第18页
2.1.2 功能需求	第18-20页
2.2 系统总体架构设计	第20-21页
2.3 系统模块划分及功能描述	第21-23页
2.3.1 模块划分	第21页
2.3.2 微博数据采集	第21-22页
2.3.3 用户兴趣预测	第22-23页
2.3.4 新闻推荐	第23页
2.4 系统开发环境及工具	第23-24页
2.4.1 系统开发平台	第23-24页
2.4.2 系统开发工具	第24页
2.5 本章小结	第24-25页
第3章微博数据采集模块详细设计与实现	第25-34页
3.1 概述	第25-26页
3.1.1 网络爬虫技术	第25页
3.1.2 中间件技术	第25-26页
3.2 采集模块的基本结构	第26-27页
3.3 采集模块的设计实现	第27-32页
3.3.1 ICE中间件的设计实现	第27-29页
3.3.2 服务端的设计实现	第29-31页
3.3.3 客户端的设计实现	第31-32页
3.4 本章小结	第32-34页
第4章用户兴趣预测模块详细设计与实现	第34-49页
4.1 概述	第34页
4.2 微博数据预处理	第34-35页
4.2.1 中文分词	第34-35页
4.2.2 停用词去除	第35页
4.3 用户兴趣特征提取	第35-42页
4.3.1 词向量	第35-39页
4.3.2 微博关键词提取	第39-40页
4.3.3 用户兴趣向量生成	第40-42页
4.4 微博用户兴趣预测	第42-46页
4.4.1 文本分类技术	第42-43页
4.4.2 逻辑回归模型	第43-45页
4.4.3 分类器训练预测	第45-46页
4.5 模块API接口设计	第46-48页
4.6 本章小结	第48-49页
第5章新闻推荐模块详细设计与实现	第49-56页
5.1 概述	第49页
5.2 新闻采集与分类	第49-50页
5.3 新闻推荐	第50-52页
5.4 Web平台实现	第52-55页
5.5 本章小结	第55-56页
第6章系统运行及效果分析	第56-63页
6.1 运行环境搭建	第56页
6.2 微博数据采集	第56-57页
6.3 用户兴趣预测评价	第57-59页
6.4 新闻推荐效果评价	第59-60页
6.5 系统整体运行效果	第60-62页
6.6 本章小结	第62-63页
结论与展望	第63-64页
结论	第63页
进一步工作	第63-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-70页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第70页

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