资讯内容采集系统(基于内容和主题的个性化新闻推荐系统设计与实现需求分析)

　　资讯内容采集系统(基于内容和主题的个性化新闻推荐系统设计与实现需求分析)

　　基于内容和话题需求分析的个性化新闻推荐系统的设计与实现流程：

　　基于内容和主题的个性化新闻推荐系统设计与实现需求分析原理*敏*感*词*

　　本设计符合基于内容和主题的个性化新闻推荐系统的设计与实现开篇报告中的通用实现方法。

　　2.1 设计目标

　　在该新闻推荐系统中，对网站中用户浏览记录的cookie文件进行大量数据处理，从而实现对用户特征行为和独特兴趣的精准分析，充分推送用户可能的感受为他们。针对感兴趣的内容和话题的新闻个性化推荐系统。首先，系统对大量新闻资源进行*敏*感*词*数据挖掘，得到完整的新闻话题集。每个新闻主题（由 关键词 描述）都与多个新闻报道相关联。个性化的新闻推荐服务提供精准的推荐依据。然后，网站系统后台为每个用户建立对应的兴趣模型，根据用户浏览的关键词浏览量进行排序，并通过提取cookies记录用户浏览新闻时当前页面的各种操作行为。实时更新修正每个用户的兴趣模型，不断强化记忆。每当用户下次访问同一个网站时，系统后台会根据用户的模型数据连接本地服务，向用户推荐用户。喜欢的内容。

　　需要解决的五个关键节点问题：

　　问题一：新闻采集发布实时同步和缓存处理。

　　问题二：如何从海量的新闻数据资源中进行话题发现。

　　问题3：为用户建立一个合适的模型来描述用户的兴趣和偏好。

　　问题四：在向用户推荐新闻时，要同时保证实时性和准确性。

　　问题5：如何安排新闻的推荐顺序。

　　2.1.1 功能需求分析

　　本系统主要分为三部分：推荐系统设计与实现，网站前端设计，网站后端设计。

　　推荐系统的算法设计和实现主要用到：基于主题相似度的推荐、基于内容关键词的推荐、时敏权重计算、匹配算法、主题分组和记忆模型算法。

　　2.2 新闻推荐系统整体设计原理

　　推荐系统的整体推荐原理如图2.1所示。

　　从推荐系统操作的角度来看，系统分为离线操作模块和在线操作模块。

　　离线运行模块的运行周期以天为单位，其主要功能如下：

　　对每次更新进来的新闻数据源进行主题发现，获取代表新闻主题的关键词组合的集合，以及与新闻主题相关的新闻内容。

　　实时记录不断生成的浏览和点击行为cookies文件，并将内容同步到用户数据库，从而不断更新用户兴趣模型，更新数据库。

　　在线操作模块的操作是实时的，其主要功能如下：

　　当用户访问网站时，首先判断后台用户数据库中是否有该用户的信息：如果有，根据用户原有的兴趣模型为用户推荐个性化新闻；如果不是，则为用户建立相应的兴趣模型。

　　通过cookies跟踪记录用户的点击浏览行为，并将记录添加到网站后台对应的用户模型文件的相应目录中。

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