第1章 绪论1.1 课题背景在移动互联网技术飞速发展的当下移动新闻客户端已然成为人们获取新闻资讯的主要方式。新闻资讯量的爆炸式增长用户怎样才能在大量的信息中找到自己感兴趣的就变成了一个亟待解决的问题[1]。为了满足用户日益增长的个性化需求个性化推荐系统应运而生个性化推荐系统根据用户的过往行为、阅读习惯以及兴趣爱好来给用户精准地推送符合用户需要的新闻内容。该技术的应用提高了新闻分发的效率并且大大改善了用户的阅读体验[2]。与此同时大数据和人工智能的发展使得个性化推荐系统的算法与模型得到不断的完善从而可以更准确地迎合不同用户的需求及喜好[3]。 因此研究开发移动新闻客户端个性化推荐系统对于提高新闻资讯的传播效果、满足用户个性化需求、促进新闻行业发展有着十分重要的意义。1.2 目的和意义移动新闻客户端个性化推荐系统的主要目的就是改进新闻资讯的分发方式提升用户体验[4]信息爆炸的时代下面对大量的新闻资讯用户很难从中挑选出自己真正感兴趣的。个性化推荐系统通过对用户的行为主导和偏好分析来给用户推选出符合他们需要的新闻使用户在有限的时间内获取到最有价值的新闻资讯。此外个性化推荐系统对新闻行业也有着非常大的意义一方面可以使得新闻内容生产者更好地认识用户的需求从而创造出更符合用户口味的新闻内容进而提高新闻的传播效果和影响力。借助于个性化的推荐可以使各种类型的新闻准确无误地传递到有需要的受众那里去实现了多元化的传播过程。 移动新闻客户端个性化推荐系统的开发与应用不但满足了用户的个性化需求改善了用户体验而且促进了新闻行业的创新和发展有重大的实践意义和理论价值。1.3 国内外研究现状国内对于个性化新闻推荐系统的研究与应用已经取得较大的成果。学术界对不同的推荐算法做了大量的研究有协同过滤、内容过滤、混合模型等推荐算法也对推荐系统的评价指标和效果评估方法进行了研究[7]。同时商业领域也在积极使用个性化推荐技术新闻聚合类APP等运用大数据分析和机器学习的方法依据用户的点击偏好、搜索记录等相关数据来智能化地给出相应的新闻推荐内容进而大大改善了用户的体验感为了推动该领域的发展一些研究机构和学术组织还提供了一些相关的数据集以及竞赛平台吸引了很多研究人员的参与[8]。 国外对于个性化新闻推荐系统的研究也十分活跃并且起步较早。早在1995年卡内基梅隆大学、斯坦福大学等研究机构就推出了个性化的导航系统和推荐系统标志着个性化推荐技术研究的开始[9]。之后又有了很多基于协同过滤、深度学习等方法的个性化推荐系统的相关研究和应用国外一些大的互联网公司如Amazon、GroupLens等等已经把个性化推荐技术应用于自己的产品当中并且取得了一定的成绩。国外数据集及竞赛也为个性化推荐技术的不断创新与发展提供丰富的资源[11]。 但是国内外对于个性化新闻推荐系统的研究虽然已经取得了很多成果但是仍然存在很多问题[12][13]数据稀疏性、冷启动问题、用户隐私保护等问题还有待研究同时人工智能、自然语言处理和多媒体技术的发展使得个性化新闻推荐系统仍有较大的发展空间。 移动新闻客户端个性化推荐系统国内外已有大量的研究与应用但是仍然需要不断的创新和改进以便更好的满足用户的需求促进新闻行业的发展[15]。1.4 论文的主要研究内容及组织结构第一章绪论第一章主要是对移动新闻客户端的个性化推荐系统研究背景与意义进行阐述。由于信息技术不断发展、移动互联网日益普及人们获取新闻资讯的方式发生了深刻变化。因为具有便携性、实时性以及互动性移动新闻客户端已经成为了现代人获取新闻的主要途径海量多样的新闻内容使得用户很难从中选出自己需要的内容因此在移动新闻客户端中应用个性化的推荐系统就显得尤其重要。第二章是对移动新闻客户端的个性化推荐系统进行可行性分析即对它的经济、技术、操作等方面做详细的分析从经济可行性的角度出发我们对系统开发、维护以及升级所需要的成本进行了估算并且同项目预期收益相比较保证项目在经济上具有可行性。第三章是需求分析这一章对移动新闻客户端的个性化推荐系统功能需求和非功能需求做了详细的分析从系统的日常运营需要出发梳理出新闻分类管理、新闻内容管理、新闻收藏管理、新闻阅读记录管理等各项功能。第四章为系统设计本文的主要部分对移动新闻客户端个性化推荐系统做了详细的系统架构设计和主要功能模块的设计说明。第五章为系统实现属于系统的具体实现部分主要对系统各个模块的具体实现加以说明。第六章是系统测试本章主要对移动新闻客户端个性化推荐系统进行测试在前面几章的基础上对系统进行测试和运行检查是否出现严重问题以便及时加以解决。第2章 可行性分析2.1 经济可行性从经济角度来说移动新闻客户端个性化推荐系统具有很强的市场潜力和商业价值移动互联网普及以及新闻资讯呈爆炸式增长时用户对个性化的新闻推荐需求越来越大个性化推荐系统可以准确匹配用户的需求与新闻内容从而提高新闻的分发效率、用户的阅读体验进而吸引更多的用户和广告商通过优质的新闻推荐服务来增加用户的黏性度和活跃度然后达到流量变现以及广告收入增长的目的因此从经济上讲开发并应用移动新闻客户端个性化推荐系统是可行的。2.2 技术可行性从技术角度来讲Spring Boot、Vue.js和Uniapp等先进的技术给移动新闻客户端个性化推荐系统开发提供了有力的支持Spring Boot是一个Java语言的优秀框架具有简洁、易用、高效等特点可以快速搭建出稳定、可扩展的后端服务Vue.js是一种轻量级的前端JavaScript框架容易上手且性能好适合用来创建响应式、用户友好的前端界面Uniapp是一款用Vue.js开发全部前端应用的框架可以编译到iOS、Android、H5、各种小程序等多个平台这给移动新闻客户端的跨平台开发带来了很多便利采用以上这些技术之后就可以建立一个效率高、稳定性好、使用方便的移动新闻客户端个性化推荐系统。2.3 操作可行性在操作可行性方面移动新闻客户端个性化推荐系统的设计与实现都充分考虑到了用户体验和操作流程的便捷性。系统可以依照用户以前的行为、阅读喜好、兴趣爱好来提供个性化的新闻建议。另外该系统还有分类查看、搜索新闻等各个功能方便用户根据自己的需要浏览筛选出合适的内容并且系统的界面简洁易懂操作过程也一目了然使得用户能够快速学会使用并享受到个性化的新闻推荐服务因此从操作可行性的角度来看移动新闻客户端个性化推荐系统的设计和实现是切实可行的。2.4 法律可行性在法律可行性方面移动新闻客户端个性化推荐系统开发和使用有相应的法律依据和保障近几年来由于数据安全、隐私保护意识的提高各国也出台了相关的法律法规来规范个性化推荐行为。我国已经实行了《个人信息保护法》以及《网络数据安全管理条例》等相关法规对个性化推荐系统收集、处理、使用数据的行为给出明确的法律规定。这些法律法规规定企业在采集用户信息时必须取得用户的同意采取一定的措施保证用户隐私及数据的安全。违法处理用户信息的行为法律法规也有相应的法律责任和处罚办法因此从法律可行性来说移动新闻客户端个性化推荐系统的开发与应用是符合法律法规要求的。2.5 文档截图2.6 项目功能截图