1、學(xué)士學(xué)位 學(xué)士學(xué)位論文開 文開題報 題報告論文題目： 基于內(nèi)容的個性化新聞推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)抓取與實現(xiàn) （外 文）： Data Capture for Content-based News Recommendation System and System Implementation 姓 名： 學(xué)

2、 號： 院 系： 信息科學(xué)學(xué)院 專 業(yè)： 信息管理與信息系統(tǒng) 指導(dǎo)教師： 本課題的目標是基于主題的混合算法向用戶提供個性化的新聞推薦服務(wù)。根據(jù)用戶或游客對歌曲的打分記錄，系統(tǒng)即時進行

3、個性化的音樂推薦。具體工作包括：音樂數(shù)據(jù)的抓取和基于用戶的音樂推薦系統(tǒng)實現(xiàn)。1) 新聞數(shù)據(jù)抓取。網(wǎng)頁信息采集技術(shù)主要通過分析 HTML 代碼結(jié)構(gòu)而獲取網(wǎng)頁中的超鏈接，使用廣度優(yōu)先搜索算法和增量存儲算法，連續(xù)分析網(wǎng)頁中的超鏈接，捕獲與存儲網(wǎng)頁文件。在連續(xù)捕獲過程中，運用屬性對比技術(shù)，在一定程度上避免反復(fù)分析，采集工作。采集過程為：確定數(shù)據(jù)源—結(jié)構(gòu)化處理數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)保存。其中結(jié)構(gòu)化處理數(shù)據(jù)要注意書寫采集規(guī)則，確定無歧義的采集內(nèi)容。2) 研究新

4、聞推薦系統(tǒng)相關(guān)算法。新聞推薦系統(tǒng)的主流算法為基于內(nèi)容推薦算法?；趦?nèi)容主要通過提取文本新聞的特征屬性作為新聞的特征基因，通過與用戶模型描述的文檔進行比對，將相似度高的新聞推薦給用戶。3) 推薦系統(tǒng)搭建。新聞推薦系統(tǒng)包括注冊用戶、游客和管理員。游客可自行收看新聞，獲得當下的新聞推薦，但是不能永久保存收看記錄、打分記錄和收藏記錄；注冊用戶擁有除游客之外的功能還能訂閱個性化新聞以及永久保存收藏記錄、分享記錄、收看記錄；管理員可查看用戶數(shù)據(jù)和新

5、聞數(shù)據(jù)，還能對新聞信息進行增、刪、改、查的功能，其次能批量導(dǎo)入新聞數(shù)據(jù)。4) 網(wǎng)頁化。將系統(tǒng)用 ASP.NET 進行網(wǎng)頁化3．進度安排3 月-3 月中旬， 閱讀相關(guān)文獻和資料3 月中旬-3 月底， 熟悉編程語言和開發(fā)環(huán)境，完成新聞推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)抓取4 月初-4 月底， 搭建完整的基于 C#的新聞推薦系統(tǒng)5 月初—5 月中旬， 完成基于 ASP.NET 的新聞推薦系統(tǒng)5 月中旬-5 月底， 測試和完善程序功能，撰寫論文畢 業(yè) 論 文 開 題