科技事件的个性化推荐及可视化展示系统设计与实现

发布时间：2024-05-27 19:24

　　科技创新事件是引领国家发展的重要推动力,科技发展始终是国家的重要战略方向。目前,科技事件的信息管理普遍存在数据量过多、结构杂乱、信息离散、表现形式单一等问题。因此对科技事件进行科学、合理、规范的可视化管理迫在眉睫。本文开发了一种基于个性化推荐的可视化展示系统,采用图形化的呈现方式,让用户可以通过更加直接、快速的方式获取科技事件相关信息。探索科技事件之间关联,从而能够更加全方位地理解事件本身,并且加入智能推荐算法,为用户提供个性化信息推荐服务,增强用户的浏览体验。针对科技事件的个性化推荐及可视化展示系统,具体工作如下:探讨了采用基于流行度推荐算法和基于内容推荐算法两种方式完成对用户的信息推荐工作。针对没有任何历史数据的新注册用户,将系统浏览量较高的科技事件生成流行版面推送给用户。待收集用户足够浏览数据之后,利用TF-IDF方法对查看内容提取关键词,建立用户偏好模型。然后以同样方法提取待推荐项目的关键词,借助余弦相似度方法计算待推荐科技事件和用户偏好模型的吻合度,将相似度排名靠前的事件推荐给用户。研究了通过气泡图有效分析科技事件发生的时间、背景、影响力等级,从时空角度探索科技事件发生的契机...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1网络数据获取流程

ｉ（Ｂｋ＼顿士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ’Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??２．１．２推荐内容的获取??推荐内容的获取关键分为数据采集和数据处理两步。??推荐信息的采集主要从Ｇｏｏｇｌｅ、百度和维基几大流行搜索门户爬取信息。据目标从网站上抓取网页文本，执行脚本将会获取整个网页的ＨＴＭＬ信息，然对....

图２．２基于内容推荐??基于内容的推荐优点在于：（１）保证用户的独立性，推荐的内容只与目标用??

对ＨＴＭＬ信息进行解析，生成文本文档，将无关的标签舍弃。对于页面的抓取流??程，广度优先搜索方式更容易控制数据抓取的过程并且处理效率更高，具体流程??如图２．１。首先按照给定的初始目标网页ｕｒｌ进行解析爬取，在对种子页面抓取过??程中，由于网页包含了超链接，因此可以提取出新的ｕｒ....

图２．３?ｗｏｒｄｌｅ效果图??针对文本数据可视化，“Ｗｏｒｄｌｅ?（标签云）”是目前使用频率较高且最为出色??

＼?丄―??＼文章Ｂ??类型：历史、故事??图２．２基于内容推荐??基于内容的推荐优点在于：（１）保证用户的独立性，推荐的内容只与目标用??户当前的偏好模型有关，与其他用户信息无关，这样可以屏蔽掉通过不正当手段??获得排名的项目；（２）推荐的内容根据用户之前的查看记录产生，具有较....

图２．４可视化分析流程图??图２．４展现了一个经典的可视化分析的流程图，参照欧洲学者ＤａｎｉｅｌＫｅｉｍ等??

?图２．４可视化分析流程图??图２．４展现了一个经典的可视化分析的流程图，参照欧洲学者ＤａｎｉｅｌＫｅｉｍ等??人提出的可视化分析学标准流程［３８］所画。最初数据的输入，对数据进行去噪、修??正等一系列转换处理，然后通过可视化的途径或者建立数据挖掘模型自动数据分??析的方式，最后....

本文编号：3982999