基于AJAX的信息聚合系统的研究与实现
这是一篇关于AJAX,信息聚合,MVC,用户体验,B/S的论文, 主要内容为在Web数据呈爆炸性增长的信息社会，互联网用户获取信息的环境越来越恶劣，大量的弹出式广告、浮动广告，不健康的、不相关的内容分散了用户的注意力，在使用浏览器浏览网页的时候，当页面刷新很慢的时候，用户的浏览器在等待刷新，屏幕内容是一片空白，用户在屏幕前苦苦的等待浏览器的响应。用户要获取有用信息往往需要花费很多时间，严重影响了用户的工作效率和使用体验。同时，在网络信息日益膨胀的Web2.0时代，个人用户变成了信息发布的新媒体，我们常常发现被淹没在海量信息中要找到自己需要的信息并不是很轻松的事情，因此用户能快速、高效、低成本的获取感兴趣的信息成为一个巨大的问题和需求。 本文将讨论和研究目前Web2.0中流行的RSS和AJAX两种关键技术，利用RSS可以实现网络信息聚合，而AJAX的强大功能可以使用户任意修改网页上的信息，而无须向服务器重新发送请求和刷新页面。两种技术的结合可以大大提高用户体验，并很大程度上缓解了服务器的数据处理压力。在设计中，本系统借鉴了MVC(模型-视图-控制器)设计模式来实现显示内容和业务逻辑的完全分离，综合采用Servlet+JSP+JavaBean技术，由Servlet处理请求和控制业务流程，由JSP输出相应结果，由JavaBean负责具体的业务数据和业务逻辑，使得系统具有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性。开发成果为B／S模式，客户端只需要浏览器就可以实现信息的聚合与阅读，操作起来方便简洁。 论文第一部分主要论述了网络信息聚合系统的特点，以及课题的内容、开发价值和意义；第二部分针对论述Web应用技术的发展，介绍了RSS技术和AJAX技术，以及在本系统中的实现；第三部分着重进行了系统的分析与设计；第四部分描述了系统中关键环节的实现；第五部分是针对信息聚合系统的部署实施进行阐述，最后对全文做了总结。
基于图卷积神经网络的电商智能推荐分析
这是一篇关于图卷积神经网络,智能推荐,信息聚合,子图分割,兴趣分类的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,电商平台日趋成熟,网络购物成为网民主要的购物方式。大量的商品一方面丰富了用户生活,另一方面也导致用户很难高效地获取有用信息,带来“信息过载问题”。为了缓解该问题,推荐系统应运而生,得到许多专家学者的关注。推荐模型常常受推荐精度低等问题的困扰。目前主流的模型有图卷积神经网络模型、NGCF模型、协同过滤推荐模型。图卷积神经网络模型作为目前研究此类问题的主流方法之一,在模型精度上具有较大的优势。本文通过对图卷积神经网络进行学习,建立了兴趣分类机制,构建出子图数据,最后得出基于用户兴趣分类的图卷积神经网络模型。本文的主要工作如下:1.介绍了推荐算法的研究现状,对图卷积神经网络的概念和分类进行了介绍,描述Light-GCN模型和NGCF模型的基础理论,从用户之间的相似性引出缓解高阶图卷积后聚合信息高度相似问题的方法,对NDCG评价指标进行介绍,并在亚马逊书籍数据集上进行实验分析。2.针对图卷积神经网络在进行高阶卷积操作之后聚合信息高度相似的问题,本文将用户兴趣分类机制引入到图卷积神经网络中,提出基于用户的兴趣分类的图卷积神经网络模型(IMP-GCN),该模型通过用户的兴趣爱好来对图结构数据进行分类,依据不同的兴趣爱好构建出不同的子图,加强模型的可解释性。利用IMP-GCN模型与之前的NGCF模型、Light-GCN模型在亚马逊书籍数据集上进行实验对比分析,得出IMP-GCN模型在3阶图卷积操作之后具有更好的聚合效果。3.对亚马逊电商平台进行介绍,将基于用户兴趣分类的图卷积神经网络智能推荐模型在亚马逊电商平台的商品评论数据进行应用和分析。应用结果表明IMP-GCN模型能够较好地完成智能推荐任务,相比其他模型在NDCG指标上有明显提高,有效降低了在高阶图卷积之后聚合信息高度相似的问题,在一定程度上提升了推荐效果。综上所述,本文将高阶图卷积之后聚合信息高度相似的问题转化为子图分割问题,利用用户的兴趣爱好进行子图分割,实现了商品智能推荐。通过在亚马逊商品评论数据集上的应用验证了本文模型的有效性,并根据分析结果为电商平台提出了相关建议。
基于AJAX的信息聚合系统的研究与实现
这是一篇关于AJAX,信息聚合,MVC,用户体验,B/S的论文, 主要内容为在Web数据呈爆炸性增长的信息社会，互联网用户获取信息的环境越来越恶劣，大量的弹出式广告、浮动广告，不健康的、不相关的内容分散了用户的注意力，在使用浏览器浏览网页的时候，当页面刷新很慢的时候，用户的浏览器在等待刷新，屏幕内容是一片空白，用户在屏幕前苦苦的等待浏览器的响应。用户要获取有用信息往往需要花费很多时间，严重影响了用户的工作效率和使用体验。同时，在网络信息日益膨胀的Web2.0时代，个人用户变成了信息发布的新媒体，我们常常发现被淹没在海量信息中要找到自己需要的信息并不是很轻松的事情，因此用户能快速、高效、低成本的获取感兴趣的信息成为一个巨大的问题和需求。 本文将讨论和研究目前Web2.0中流行的RSS和AJAX两种关键技术，利用RSS可以实现网络信息聚合，而AJAX的强大功能可以使用户任意修改网页上的信息，而无须向服务器重新发送请求和刷新页面。两种技术的结合可以大大提高用户体验，并很大程度上缓解了服务器的数据处理压力。在设计中，本系统借鉴了MVC(模型-视图-控制器)设计模式来实现显示内容和业务逻辑的完全分离，综合采用Servlet+JSP+JavaBean技术，由Servlet处理请求和控制业务流程，由JSP输出相应结果，由JavaBean负责具体的业务数据和业务逻辑，使得系统具有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性。开发成果为B／S模式，客户端只需要浏览器就可以实现信息的聚合与阅读，操作起来方便简洁。 论文第一部分主要论述了网络信息聚合系统的特点，以及课题的内容、开发价值和意义；第二部分针对论述Web应用技术的发展，介绍了RSS技术和AJAX技术，以及在本系统中的实现；第三部分着重进行了系统的分析与设计；第四部分描述了系统中关键环节的实现；第五部分是针对信息聚合系统的部署实施进行阐述，最后对全文做了总结。
基于图卷积神经网络的电商智能推荐分析
这是一篇关于图卷积神经网络,智能推荐,信息聚合,子图分割,兴趣分类的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,电商平台日趋成熟,网络购物成为网民主要的购物方式。大量的商品一方面丰富了用户生活,另一方面也导致用户很难高效地获取有用信息,带来“信息过载问题”。为了缓解该问题,推荐系统应运而生,得到许多专家学者的关注。推荐模型常常受推荐精度低等问题的困扰。目前主流的模型有图卷积神经网络模型、NGCF模型、协同过滤推荐模型。图卷积神经网络模型作为目前研究此类问题的主流方法之一,在模型精度上具有较大的优势。本文通过对图卷积神经网络进行学习,建立了兴趣分类机制,构建出子图数据,最后得出基于用户兴趣分类的图卷积神经网络模型。本文的主要工作如下:1.介绍了推荐算法的研究现状,对图卷积神经网络的概念和分类进行了介绍,描述Light-GCN模型和NGCF模型的基础理论,从用户之间的相似性引出缓解高阶图卷积后聚合信息高度相似问题的方法,对NDCG评价指标进行介绍,并在亚马逊书籍数据集上进行实验分析。2.针对图卷积神经网络在进行高阶卷积操作之后聚合信息高度相似的问题,本文将用户兴趣分类机制引入到图卷积神经网络中,提出基于用户的兴趣分类的图卷积神经网络模型(IMP-GCN),该模型通过用户的兴趣爱好来对图结构数据进行分类,依据不同的兴趣爱好构建出不同的子图,加强模型的可解释性。利用IMP-GCN模型与之前的NGCF模型、Light-GCN模型在亚马逊书籍数据集上进行实验对比分析,得出IMP-GCN模型在3阶图卷积操作之后具有更好的聚合效果。3.对亚马逊电商平台进行介绍,将基于用户兴趣分类的图卷积神经网络智能推荐模型在亚马逊电商平台的商品评论数据进行应用和分析。应用结果表明IMP-GCN模型能够较好地完成智能推荐任务,相比其他模型在NDCG指标上有明显提高,有效降低了在高阶图卷积之后聚合信息高度相似的问题,在一定程度上提升了推荐效果。综上所述,本文将高阶图卷积之后聚合信息高度相似的问题转化为子图分割问题,利用用户的兴趣爱好进行子图分割,实现了商品智能推荐。通过在亚马逊商品评论数据集上的应用验证了本文模型的有效性,并根据分析结果为电商平台提出了相关建议。
基于AJAX的信息聚合系统的研究与实现
这是一篇关于AJAX,信息聚合,MVC,用户体验,B/S的论文, 主要内容为在Web数据呈爆炸性增长的信息社会，互联网用户获取信息的环境越来越恶劣，大量的弹出式广告、浮动广告，不健康的、不相关的内容分散了用户的注意力，在使用浏览器浏览网页的时候，当页面刷新很慢的时候，用户的浏览器在等待刷新，屏幕内容是一片空白，用户在屏幕前苦苦的等待浏览器的响应。用户要获取有用信息往往需要花费很多时间，严重影响了用户的工作效率和使用体验。同时，在网络信息日益膨胀的Web2.0时代，个人用户变成了信息发布的新媒体，我们常常发现被淹没在海量信息中要找到自己需要的信息并不是很轻松的事情，因此用户能快速、高效、低成本的获取感兴趣的信息成为一个巨大的问题和需求。 本文将讨论和研究目前Web2.0中流行的RSS和AJAX两种关键技术，利用RSS可以实现网络信息聚合，而AJAX的强大功能可以使用户任意修改网页上的信息，而无须向服务器重新发送请求和刷新页面。两种技术的结合可以大大提高用户体验，并很大程度上缓解了服务器的数据处理压力。在设计中，本系统借鉴了MVC(模型-视图-控制器)设计模式来实现显示内容和业务逻辑的完全分离，综合采用Servlet+JSP+JavaBean技术，由Servlet处理请求和控制业务流程，由JSP输出相应结果，由JavaBean负责具体的业务数据和业务逻辑，使得系统具有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性。开发成果为B／S模式，客户端只需要浏览器就可以实现信息的聚合与阅读，操作起来方便简洁。 论文第一部分主要论述了网络信息聚合系统的特点，以及课题的内容、开发价值和意义；第二部分针对论述Web应用技术的发展，介绍了RSS技术和AJAX技术，以及在本系统中的实现；第三部分着重进行了系统的分析与设计；第四部分描述了系统中关键环节的实现；第五部分是针对信息聚合系统的部署实施进行阐述，最后对全文做了总结。
基于RSS的网站个性信息定制服务的设计与实现
这是一篇关于个性化信息,定制服务,信息聚合,MVC的论文, 主要内容为随着网络技术的巨大发展以及互联网使用者的不断增加,互联网已经成为主流的信息发布媒介之一。如何快速、准确地在网络中找到所需信息,并且以更加人性化的方式为用户提供服务成为了网络技术研究的热点。 本文采用信息聚合技术设计并实现了一个网站个性信息的定制服务系统。RSS (Real Simple Syndication)技术是近几年发展起来的在互联网上被广泛采用的内容包装和投递协议,各种类别的信息通过RSS发送,被广泛应用于博客、新闻信息、个性化搜索、电子商务等各个领域。论文首先介绍了RSS的起源、定义、标准和工作原理等相关知识,然后对系统的概念模型、模块设计和体系结构进行了详细阐述。 在系统体系结构部分,本论文采用了DMVC的设计模型。整个系统的数据包括用户数据、RSS频道数据等,这些数据由java bean进行了封装。系统的页面由FrontPage 2003结合JSP代码实现。整个系统的模型有3个：HtmlInformationExtractor、RssInformationParsor和DBBean。HtmlInformation-Extractor实现从html页面中抽取了相关信息,并生成了rss文档的功能；RssInformationParsor实现了RSS文件的解析,并以html格式存入了数据库；DBBean则实现了相关的数据库操作。系统的控制由ControllerServelet类完成,其实现了各个页面的跳转。 相比较于RSS Feed的手动分析提取,本文提出的自动抽取方法不仅可以方便地实现HTML格式向RSS的转换,而且可以自动下载网络上的RSS Feed,实时地更新RSS数据库。同时,本文还建立了RSS Feed分类管理的机制,使得网站个性服务能够容纳多个不同方面的RSS Feed,并将不同的RSS Feed聚合在相应的分类之下。总的说来,该基于RSS的网站个性信息定制服务系统可以满足用户对信息的个性化需求,并且RSS Feed的自动分析提取可以方便用户对信息的获取。
基于AJAX的信息聚合系统的研究与实现
这是一篇关于AJAX,信息聚合,MVC,用户体验,B/S的论文, 主要内容为在Web数据呈爆炸性增长的信息社会，互联网用户获取信息的环境越来越恶劣，大量的弹出式广告、浮动广告，不健康的、不相关的内容分散了用户的注意力，在使用浏览器浏览网页的时候，当页面刷新很慢的时候，用户的浏览器在等待刷新，屏幕内容是一片空白，用户在屏幕前苦苦的等待浏览器的响应。用户要获取有用信息往往需要花费很多时间，严重影响了用户的工作效率和使用体验。同时，在网络信息日益膨胀的Web2.0时代，个人用户变成了信息发布的新媒体，我们常常发现被淹没在海量信息中要找到自己需要的信息并不是很轻松的事情，因此用户能快速、高效、低成本的获取感兴趣的信息成为一个巨大的问题和需求。 本文将讨论和研究目前Web2.0中流行的RSS和AJAX两种关键技术，利用RSS可以实现网络信息聚合，而AJAX的强大功能可以使用户任意修改网页上的信息，而无须向服务器重新发送请求和刷新页面。两种技术的结合可以大大提高用户体验，并很大程度上缓解了服务器的数据处理压力。在设计中，本系统借鉴了MVC(模型-视图-控制器)设计模式来实现显示内容和业务逻辑的完全分离，综合采用Servlet+JSP+JavaBean技术，由Servlet处理请求和控制业务流程，由JSP输出相应结果，由JavaBean负责具体的业务数据和业务逻辑，使得系统具有很强的伸缩性、通用性、兼容性和可操作性。开发成果为B／S模式，客户端只需要浏览器就可以实现信息的聚合与阅读，操作起来方便简洁。 论文第一部分主要论述了网络信息聚合系统的特点，以及课题的内容、开发价值和意义；第二部分针对论述Web应用技术的发展，介绍了RSS技术和AJAX技术，以及在本系统中的实现；第三部分着重进行了系统的分析与设计；第四部分描述了系统中关键环节的实现；第五部分是针对信息聚合系统的部署实施进行阐述，最后对全文做了总结。
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