网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
互联网金融公司保单计划书爬虫子系统的设计与实现
这是一篇关于互联网金融,保险行业,爬虫系统,保险单,Scrapy,Selenium,PhantomJs的论文, 主要内容为在中国的不断发展和强大的过程中,离不开信息化的不断进步,信息化行业的进步促使互联网的高速发展,在互联网时代的不断发展过程中,不断的加快了各个行业发展的速度和步伐。互联网金融理财行业更是离不开信息化的建设和发展,在高速发展的金融行业里面,很多信息化的单据和信息需要通过一些技术手段来实现,保险行业作为互联网金融的一个重要组成部分,更是远远离不开信息技术的蓬勃发展。首先,本文主要的研究背景和要解决的问题是在互联网金融理财公司在对各大保险公司进行对接的时候,面对的保险公司过多,导致要和很多保险公司的保险单系统进行对接,导致工作量庞大,繁琐,不能快速的满足客户的保险和理财需求。本文的核心工作就是解决互联网金融理财公司在对接众多保险公司的系统对接问题,将通过爬虫技术,解决和各大保险公司的保险系统进行对接数据,同时将客户数据注册到保险公司系统中进行集成。然后,在技术架构的设计和功能实现上面,通过对互联网金融保险行业的需求分析,进行了保险行业保单计划书爬虫管理子系统架构的设计。根据互联网保险业务需求提出了保险行业的特征和设计原则,并且对保单计划书系统技术的架构和功能性的架构进行了设计和规划。技术架构主要考虑到保单爬虫系统的灵活性,可维护性以及系统使用性能问题,因此采用了 Python爬虫模型Scrapy + Selenium + PhantomJs的技术架构,并对各个系统层的功能进行了详细的设计和分析。在保单爬虫系统功能架构的设计中,详细讨论了爬虫系统各部分的功能模块的组成结构,给出详细的系统功能流程图和架构图,实现了通过爬虫系统,自动将保险单数据在第三方保险公司的内部系统中进行录入,并将保险单计划书进行返回。其次,在公司使用的程度和使用的效率方面,通过对公司整个保险流程问题的分析,开发了爬虫管理系统,通过对爬虫技术和互联网各大金融保险公司的系统进行对接,实现了理财公司的数据可以直接通过爬虫系统对接到保险公司的个大系统中进行数据的集成的功能,极大的减少了理财公司原有的将数据通过人工的方式进行核对中,工作量大,人力成本高,数据不准确的问题。本文将对整个爬虫系统开发过程进行表述,通过各大保险公司使用配置文件的方式,灵活的对各种保险公司的爬虫进行管理和配置,通过部署多个爬虫,实现了准确,高效的和保险公司数据对接的整体功能。本文通过爬虫技术,解决了互联网金融理财行业中,保险业务数据对接的问题。通过系统在互联网金融公司的部署和使用,证明了本系统可以快速的帮助企业减少之前老业务模式的人力成本高,数据对接不准确,客户反馈时间慢的问题,极大的提高了客户的满意度,同时极大的为企业节约了大量的人力成本,带来了巨大的企业效益的提升。最后,本文对互联网金融行业保险单爬虫管理子系统的使用情况做了详细的说明,以及爬虫系统给互联网金融保险行业带来的效率的提升。综上,通过对客户详细的需求分析和基于客户现有的技术架构,设计了整套互联网金融保险公司保险单计划书爬虫子系统,从而帮助客户大大的提升了工作效率并节省了大量的人力成本。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
基于LDA主题模型的新浪微博用户兴趣研究
这是一篇关于新浪微博用户,兴趣挖掘分析,主题模型,LDA,爬虫系统的论文, 主要内容为随着我国移动互联网发展日渐成熟和稳定,各个社交平台为了抢夺彼此之间的市场份额,更加注重内容的多样化,积极寻求模式上的创新和突破。虽然新浪微博在移动社交行业中继续占据头部地位,但是行业内的激烈竞争也给新浪微博的发展带来了巨大挑战。新浪微博的核心竞争力在于头部用户群体和优质的原创内容带来的传播效应,这就要求平台在当前环境下对用户需求的把控要更加精准。围绕该问题,本文针对新浪微博用户的兴趣偏好进行了相关研究。LDA(LatentDirichletAllocation)概率主题模型是由Blei等提出的三层概率结构模型,它可以通过训练得到每篇文档在主题空间上的概率分布和每个主题在词空间上的概率分布,其本身具有无监督学习的特征,不需要给出一些已知标注的语言实例,可以直接对未知语料库进行LDA建模。在很多关于新浪微博用户兴趣偏好的研究中,都是按照这种方式直接对以用户为单位建立的微博文档集进行建模和训练,得到文档集的主题词分布作为用户兴趣偏好的描述信息。本文在此基础上补充了另外一种推断方式,即利用已知语料库有监督的去训练得到一个最优模型,再利用这个训练好的最优模型,针对其他未知语料库中以用户为单位建立的文档集进行语义的挖掘和分析。其中,这个已知语料库在本文中利用新浪微博热门功能的分类标签进行构建,保证了语料在模型推断前后用词特点上具有统一性。除此之外,本文结合自身对于新浪微博平台的使用感受和新浪微博近几年的发展理念,提出了在实证研究中应该加入用户历史点赞微博来扩展用户数据集这一假定,并且通过问卷调查和实证研究说明了假定在理论上的合理性和实践上的有效性。其中关于新浪微博数据的收集,鉴于新浪微博平台存在限制访问机制,本文在Python编程语言下自行设计和开发了面向新浪微博的爬虫系统,来对不同研究需求的新浪微博数据进行收集。
面向政务公开网站的智能化网络信息采集系统的研究与实现
这是一篇关于信息采集,爬虫系统,爬行策略,网页信息抽取的论文, 主要内容为在信息爆炸的时代,从互联网中获取与领域或主题相关的海量文本数据已成为一项必要的任务。在领域信息中,政府公告类信息是非常值得关注的内容。但由于政府信息技术建设早期缺乏统一的规划和管理,各地政务公开网站均自行独立开发建设,其网站架构和后端数据具有不一致性。这导致面向政务公开网站的信息采集应用需要适配多种Web系统,而目前的网站数据采集和网页信息抽取的公开成果主要针对于静态页面,针对动态页面的有效采集和抽取还需要人工编写采集抽取规则,时间和人力的成本是巨大的。针对上述问题,本文提出适用于政务公开网站的自动遍历方法和基于启发式规则的网页信息抽取算法,并以此为基础,设计和实现了智能化的网络信息采集系统。本文的主要工作包括:(1)针对爬取系统无法同时自动化爬取静态网页和动态网页的问题,本文提出适用于政务公开网站的自动遍历方法。本文根据采集深度将网页中的有效信息分层,关注到了分页按钮在自动化采集流程中的重要性,并制作了分页按钮数据集并进行了特征设计,提出了基于XGBoost的分页按钮智能定位方法,该方法对网站页面中的分页按钮识别准确率达到99.85%。经过实验验证,基于该方法提出的爬行策略能够适配多种web系统,采集效率胜过低代码采集工具。(2)针对过往对含有大量相似节点的网页列表抽取需要同时依赖网页HTML和网页视觉信息导致算法时间复杂度较高的问题,本文提出了基于文本特征和路径特征的网页列表信息提取方法,该方法通过将网页HTML源代码解析为树结构,结合语义化的节点属性对树进行剪枝,并基于节点的文本特征和路径特征进行聚类并提取信息。经过实验验证,本文提出的列表页抽取算法在政务平台数据集上抽取效果可以达到97.46%,平均抽取时间为0.021秒。(3)基于上述工作,实现了智能化的网络信息采集系统。系统采用B/S架构,使用多种技术保证系统的易用性和可扩展性。系统能够在全流程无人工参与的情况下实现对多来源的网站进行自动化的采集与信息存储。
网络舆情爬虫系统的设计与实现
这是一篇关于网络舆情,爬虫系统,聚焦爬虫的论文, 主要内容为近年来随着网络越来越发达,普及率越来越高,每天、每时、每分、每秒产生在互联网上的数据数以亿计。这些数据涉及到生活、科技、军事等等各个领域,方方面面。这些数据有正面的,有负面的。对于很多企业、单位来说,一个负面信息特别是一个不真实的负面信息的广泛传播可能会影响公司股价,影响公司形象,对公司、单位的公信度都会有很大的影响。如何在如此复杂的网络世界中尽快发现这些负面信息以及不利于公司、个人的网络言论就成为了关注的焦点。本系统的目的是为了更好的服务大众,使公司、企业、个人用户能够尽快发现对其不利的负面消息,将负面信息扼杀在摇篮中,损失降到最低。 本文针对用户迫切希望尽早在网络中发现负面信息的需求,设计并实现了一套网络舆情爬虫系统,系统涵盖如下功能： 1、网页下载与信息过滤：系统采用基于关键词的定向爬取的方式从众多数据源获取大量HTML网页信息。并将已经存在的页面信息过滤掉。 2、关键内容抽取：采用基于ontology的抽取方式和基于HTML页面结构抽取方式相结合的方法针对下载得到的网页抽取关键信息。 3、数据更新与存储：采用改进的泊松过程预测算法和固定爬取时间相结合的方式对数据源网页信息进行更新；使用MongoDB构建的分片集群数据库平台作为系统数据的持久化存储平台。 4、任务队列与爬虫状态监控：使用构建的任务队列系统管理和控制爬虫模块的任务状态。使用HOSTED GRAPHITE对系统的运行状态进行实时监控。 本项目的研究和实现,极大程度上满足了企业、个人和单位迫切希望尽早发现负面信息的需求。对舆情监控有着重要的意义。
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