基于RSS的個性化信息推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、作為一種可擴充的、輕量級的、多用途的元數(shù)據(jù)描述和內(nèi)容聚合格式，因其簡單、規(guī)范、易自動生成等特點，RSS在互聯(lián)網(wǎng)中被廣泛運用。如何快速并準確地使用戶獲取需要的信息，一直以來是個性化信息服務的重點研究方向。而越來越多的信息通過RSS的形式在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)傳播，例如圖書館、博客站點、大多數(shù)媒體網(wǎng)站（如BBC、CNET、CNN、Yahoo、微軟等）、企業(yè)站點、科技網(wǎng)站等等都已經(jīng)提供基于RSS的服務，基于RSS的個性化信息服務研究便也成為了一個研究熱點

2、。而隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，在移動設備上獲取信息已經(jīng)成為現(xiàn)在大家獲取信息的重要途徑，在移動設備上搭載個性化信息服務平臺，能使得用戶更加快捷、方便地獲取信息服務。
　　為了搭建一個提供基于RSS技術的個性化信息推薦服務系統(tǒng)，本文做了以下工作:
　　(1)設計并開發(fā)了人機交互模塊，實現(xiàn)用戶與系統(tǒng)之間的人機交互，能夠使用戶快捷、方便地獲取信息服務;
　　(2)比照了現(xiàn)在比較流行的XML文檔解析技術，如DOM、SAX等，權衡系統(tǒng)

3、搭載平臺以及解析效率等問題，最終采用XML Pull解析方法，實現(xiàn)對XML文檔的文檔解析，并將對文檔的分析結果存入數(shù)據(jù)庫中;
　　(3)利用中科院計算所提出的中文分詞系統(tǒng)NLPIR對用戶的行為數(shù)據(jù)進行分詞操作，獲取其分詞結果，對分詞結果進行分析，從用戶的行為數(shù)據(jù)中篩選出用戶感興趣的關鍵詞，用來構建用戶興趣模型，并根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的更新對用戶興趣模型進行更新;
　　(4)以用戶的興趣模型為依據(jù)來對用戶進行信息的推薦，通過比照新