基于社交數(shù)據(jù)挖掘的個性化新聞推送研究

1、基于社交數(shù)據(jù)挖掘的個性化新聞推送研究基于社交數(shù)據(jù)挖掘的個性化新聞推送研究隨著計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，為人們自由獲取全球范圍內(nèi)的信息提供了條件。信息獲取經(jīng)歷了手工、計算機以及當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)信息獲取。通過互聯(lián)網(wǎng)，用戶可以接觸到各種各樣的信息，但隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，面對爆炸式的信息增長使人們面臨著一個迫切而嚴重的問題，那就是信息過剩。能夠在最短時間內(nèi)獲取需要的信息是人們當(dāng)前的迫切需求。為解決信息過剩，更好的服務(wù)用戶的目的，個性化信息推

2、送應(yīng)運而生。個性化信息推送技術(shù)通常是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上，通過對用戶的歷史信息、行為的分析，過濾用戶不感興趣的信息，并預(yù)測其偏好及潛在的興趣而進行有效的推薦，它使用戶不必大海撈針式地搜集信息，而由服務(wù)器主動、及時把用戶感興趣的信息推送給用戶，用戶可以以逸待勞地坐等信息到來。人機系統(tǒng)中，機器是為用戶工作的。如果機器能夠主動地為用戶工作，就會減輕用戶的腦力或體力勞動強度。因而在很多領(lǐng)域和環(huán)境中，被服務(wù)者都要求對方為自己提供主動的服務(wù)。由

3、于新聞實時性、準確性和新穎性的特點，新聞媒體同樣面臨著信息量過大等問題，正是信息的過于豐富往往使瀏覽網(wǎng)站的用戶無法快速找到自己需要的內(nèi)容造成時間的浪費。網(wǎng)站本身的無用信息過多也造成了資源的浪費。因此新興的新聞媒體開始用個性化新聞推送機制這方面的研究也不斷涌現(xiàn)。家也對此提出新的方向。周文鵬利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法對Web日志數(shù)據(jù)進行聚類對網(wǎng)站已有用戶的訪問行為進行劃分得出各類別用戶網(wǎng)頁推送的數(shù)據(jù)集采用關(guān)聯(lián)規(guī)則方法提取聚類結(jié)果中各個簇的

4、訪問規(guī)則完成個性化頁面推送服務(wù)。徐青云通過研究信息推送技術(shù)的特點，提出了相應(yīng)對策，并認為在目前推送技術(shù)的基礎(chǔ)上融入人工智能、知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)、Inter及數(shù)據(jù)庫技術(shù)從而形成智能信息推送技術(shù)是推送技術(shù)的一個發(fā)展方向。為了解決在移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中信息推送不可靠、推送方式和推送信息類型單一等問題，在傳統(tǒng)基于固定網(wǎng)絡(luò)的信息推送技術(shù)的基礎(chǔ)上，廖軼宸開發(fā)了一套適合移動網(wǎng)絡(luò)的混合型信息推送系統(tǒng)。結(jié)合用戶身份信息、用戶訂閱的主題、用戶所屬的任務(wù)信息、用戶所在位

5、置和通過數(shù)據(jù)挖掘獲取的用戶潛在興趣等信息，對系統(tǒng)中的信息進行過濾，并將過濾結(jié)果推送到客戶端。允許管理人員選擇推送方式，支持多種信息類型推送，并對推送結(jié)果進行反向跟蹤，從而有效滿足了移動環(huán)境下信息推送的需求，在實際的應(yīng)用中也取得了很好的使用效果。目前基于信息用戶興趣、愛好的個性化的信息推送服務(wù)有了更大的發(fā)展空間。鄭曉宇研究了構(gòu)建基于用戶興趣挖掘的個性化信息推送模型與方法體系，并以此為基礎(chǔ)提出個性化信息推送服務(wù)框架。于輝輝等研究在對農(nóng)業(yè)信息