面向移動互聯網的個性化新聞推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯網技術的高速發(fā)展，移動通信網絡與計算機網絡迅速融合，越來越多的用戶使用移動設備（如智能手機、平板電腦、PAD等）來獲取網絡服務和信息資源。然而，移動用戶在享受豐富多彩的海量信息同時也面臨著嚴重的“信息過載”問題。此外，由于移動設備終端自身的處理能力、網絡帶寬、顯示屏幕大小等限制，人們發(fā)現傳統(tǒng)的瀏覽方式和搜索技術已經無法滿足當前用戶個性化的需求。
　　 移動推薦系統(tǒng)正是在這種需求背景下產生的，它為人們提供了一種全新的個性化

2、服務模式。移動推薦系統(tǒng)(Mobile Recommender Systems)通過收集移動用戶的瀏覽行為，運用個性化推薦技術加以分析，預測用戶的興趣偏好，主動為用戶推送滿足其個性化需求的信息內容，它是緩解“移動信息過載”的有效技術手段，得到人們越來越多的關注。
　　 本文通過分析移動互聯網不同于傳統(tǒng)互聯網的特點，研究并設計面向移動互聯網的個性化推薦算法，并將該算法應用于移動健康新聞推薦領域。
　　 文章的主要工作內容包含

3、如下:
　　 1.為節(jié)省移動網絡流量和提高閱讀效率，設計了一種基于LDA模型的新聞文檔自動摘要算法。本文通過計算文檔主題分布與句子主題分布之間的相似性，得到了句子主題特征，結合句子在文檔中的位置和標題相似性等特征，形成組合特征計算句子權重，最后根據權重排序抽取句子生成新聞摘要。實驗結果驗證，在LDA模型中加入組合特征后，自動文摘的性能得到了提高。
　　 2.提出一種基于社會化標簽和動態(tài)興趣轉移模型的協同過濾推薦算法。首先