基于用户反馈信息的新闻推荐系统设计与实现

摘要

随着网络信息时代的到来，用户对网络新闻的选择也变得越来越多，在这样的情况下，开发一个向用户推荐比较符合用户自身兴趣网络新闻的个性化新闻推荐系统势在必行。此系统需要达到可以帮助用户获取他们感兴趣的新闻资讯，大大减少他们搜索新闻花费的时间的目的。基于此，本论文主要从以下几方面开展工作：
　　(1)在论文的准备阶段，在阅读大量的相关文献并对目前阶段的推荐算法以及个性化推荐系统的研究现状进行了解的基础之上，本文详细的阐述了其研究背景及研究意义，并给出了该系统的需求分析，确定了系统需要实现的几大功能：信息采集、数据处理、话题检测、热点发现以及新闻推荐功能。并在此基础上，对系统的功能性需求、非功能性需求和其运行环境进行了约束限制。
　　(2)推荐系统中最关键、核心的部分是推荐算法的设计，在本论文中，对已有的各类推荐算法进行研究，并基于文本推荐算法设计了基于用户反馈信息的个性化新闻推荐算法并将其应用到系统中。算法包括三个基本步骤，首先采用TF-IDF方法对文档进行处理，其次计算话题的相似度，最后计算话题的推荐指数。
　　(3)在系统需求分析的基础之上，设计开发了基于用户反馈信息的新闻推荐系统的系统模型。在系统总体架构上，经对C/S模式与B/S模式的对比之后，本系统采用了B/S开发模式；在设计系统的层次时，为了实现高内聚、低耦合的特点，将本系统的架构体系分为三层，分别是数据访问层（DAL）、业务逻辑层（BLL）以及表示层（UI）；在基于用户反馈信息的新闻推荐系统中，主要设计了数据采集和话题检测以及新闻推荐这三大功能模块；此外，系统选取了数据库Microsoft SQL Server2005版本作为数据库开发环境，C＃技术作为开发语言。
　　本文设计的基于用户反馈信息的新闻推荐系统，实现了对网络新闻资讯的信息采集，以及对新闻报道进行切词预处理后的数据的话题检测、热点发现功能，最后将热点话题呈现给用户，并根据用户的打分历史实现了分用户的个性化新闻推荐。经系统测试，基于用户反馈信息的新闻推荐系统运行良好，可以投入到实际应用中。

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3主要研究内容

1.4论文组织安排

第二章 新闻推荐系统技术基础

2.1系统开发技术

2.2系统开发环境

2.3常用的推荐算法

2.4新闻推荐系统关键技术

2.5本章小结

第三章 系统需求分析

3.1系统功能性需求

3.2系统非功能性需求

3.3系统的安全需求分析

3.4本章小结

第四章 系统设计

4.1系统总体结构设计

4.2数据库设计

4.3系统功能模块设计

4.4本章小结

第五章 系统功能模块实现与测试

5.1信息采集模块

5.2数据处理模块

5.3话题检测模块

5.4热点发现模块

5.5新闻推荐模块

5.6系统测试

5.7本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢