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时间:2019-03-20
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1、学校代码10459学号或申请号201312172062密级硕士学位论文基于地理位置的个性化新闻混合推荐研究作者姓名:李俊艳导师姓名:石磊教授陶永才博士学科门类:工学专业名称:软件工程培养院系:信息工程学院完成时间:2016年4月AdissertationsubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterAHybridLocation-BasedpersonalizednewsrecommendationByJunyanLiSupervisor:Prof.LeiShiDr.YongcaiTaoSo
2、ftwareEngineeringSchoolofInformationEngineeringApr,2016学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:日期:学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向
3、国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:日期:摘要摘要随着互联网技术的发展,网络数据爆炸式增长,人类从信息匮乏时代进入信息过载时代。与此同时,移动网络环境的日益优化和智能手机等移动设备的普及让用户可以随时随地上网,不受地理位置的限制。新闻作为人们获取时事
4、信息的一种重要方式,手机网络新闻已代替报纸、电视等传统媒体成为人们获取新闻的一种重要方式。人们通过手机可以更方便快捷地获取新闻资讯,但海量的新闻让人们花费大量时间在查找新闻上,严重影响新闻阅读体验。个性化新闻推荐系统是根据用户以往阅读的新闻分析用户的阅读兴趣,采用合适的推荐算法为用户推荐用户可能感兴趣的新闻,帮助用户从海量新闻中快速找到自己感兴趣的新闻,有效解决了数据过载问题。近年来,全球定位系统发展迅速,GPS已成为手机必备功能,伴随而来的是各种基于地理位置的移动增值服务。在进行个性化推荐时,考虑用户地理位置能使推荐结果更接近人们的实际需求。
5、本文分析移动互联网络的特点,根据用户一天中所处的地理位置和阅读新闻的时间,分析用户阅读新闻的行为模式,提出一种基于地理位置的个性化新闻混合推荐算法(HybirdLocation-Basedpersonalizednewsrecommendation,HLB)。本文的主要研究内容包括:(1)为了更准确地获得用户的阅读兴趣,提出一种基于地理位置的用户兴趣建模方法。在不同的地理位置,用户的阅读需求也不相同。因此,在获取用户的阅读兴趣时,不仅要考虑用户的阅读兴趣,还要考虑用户所处的地理位置。本文根据用户浏览新闻的位置标签,使用DBSCAN聚类算法获取用
6、户阅读新闻较多的地理位置及在其位置阅读的新闻集合,通过LDA建模并引入时间因子得到用户在不同地理位置的长期、短期阅读兴趣。(2)提出一种混合推荐算法HLB。对用户长期阅读兴趣采用基于内容的推荐方法,满足用户固定阅读需求;对用户短期阅读兴趣采用协同过滤推荐方法,增加推荐结果的多样性,有效挖掘用户的潜在阅读兴趣。(3)对用户的长期阅读兴趣进行推荐时,提出一种基于用户阅读时间的推荐算法。将用户分组后,为用户维护整体推荐列表,再根据用户阅读时间的不同实现对单个用户的个性化推荐,减轻了推荐系统的负担。关键词:地理位置;LDA;混合推荐;动态兴趣IAbst
7、ractAbstractWiththedevelopmentofInternettechnology,theexplosionofnetworkdataletsthehumanentertheeraofinformationoverloadfromtheeraofinformationpoor.Atthesametime,theoptimizationofthemobilewebenvironmentandthepopularityofsmartphonesandothermobiledevicesenableuserstoaccesstoIn
8、ternetatanytimeandanyplace,notrestrictedbythelocation.Newsisanimportantwayf
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