基于个人喜好的消息推送网站
智能电视技术如何实现智能推荐和个性化内容推送
智能电视技术如何实现智能推荐和个性化内容推送现代科技的快速发展带来了智能电视的浪潮，智能电视的推出，为用户提供了更加丰富多样的电视观看体验。
其中，智能推荐和个性化内容推送成为智能电视的一大亮点。
本文将介绍智能电视技术如何实现智能推荐和个性化内容推送，以及这些技术的运作原理和应用。
一、智能推荐技术实现智能推荐技术是指通过分析用户的观看历史、喜好和行为等数据，为其推荐最符合个人喜好的内容。
智能推荐技术的实现主要包括以下几个方面：1. 数据收集与处理：智能电视通过内置的传感器和摄像头，收集用户观看行为数据、搜索历史、收藏记录等信息。
通过对这些数据的处理和分析，可以了解用户的兴趣偏好和观看习惯。
2. 个人兴趣模型构建：通过数据分析和算法模型，将用户的观看行为转化为个人兴趣模型。
个人兴趣模型包括用户对不同类型内容的喜好程度、观看时段偏好、内容偏好等。
3. 相似度计算与推荐：根据用户的个人兴趣模型，智能电视可以计算用户与其他用户的兴趣相似度，并为用户推荐与其兴趣相似的内容。
相似度计算可以通过协同过滤算法、机器学习等方法实现。
4. 实时更新与优化：智能推荐技术是一个动态的过程，用户的兴趣和需求随时可能发生变化。
因此，智能电视需要实时收集用户数据，并根据用户的反馈和行为进行调整和优化，以提供更准确的推荐结果。
二、个性化内容推送技术实现个性化内容推送技术是指根据用户的特征和需求，为其定制专属的内容推送。
个性化内容推送技术的实现主要包括以下几个方面：1. 用户画像建立：通过对用户的个人信息、观看历史、兴趣偏好等数据的分析，可以建立用户的个性化画像。
用户画像包括用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息。
2. 内容分类与标签：将电视内容进行分类和标签化，以便于根据用户的画像进行匹配。
例如，根据用户的喜好，将内容按照类型、主题、演员等进行标签，以便于进行个性化的推送。
3. 规则匹配与推送：根据用户的个人偏好和需求，智能电视通过匹配用户画像和内容标签，选取与用户兴趣相符的内容，并将其推送给用户。
基于大数据的新闻编辑内容创新与个性化推送策略
基于大数据的新闻编辑内容创新与个性化推送策略
摘要：在新闻领域，大数据起到了不可或缺的作用，它通过对用户行为和喜好的深入分析，促进了新闻内容的创新和个性化发布。运用大数据对用户进行兴趣分析，新闻编辑能够创造更加契合受众需求的作品。同时实时的内容创作和优化及跨平台的内容分发策略使新闻能对市场的变化迅速做出反应并扩大传播渠道。个性化推荐算法，用户画像构建与情境感知推送策略进一步强化新闻个性化体验并提高用户满意度与参与度。
关键词：大数据；新闻编辑；内容创新 引言：数字化时代下，大数据改变着新闻获取，编辑与传播的方式，同时也大大增强用户体验。对用户数据进行深入分析可以使新闻机构对受众需求有一个较为准确的认识，进而创造出更吸引人的新闻。与此同时，大数据技术支持实时内容快速生成和优化、跨平台有效发布，让新闻快速触达到不同的用户群体。实现个性化推荐算法，用户画像构建以及情境感知推送等个性化推送策略进一步提升新闻个性化与互动性，带给用户更多定制新闻体验。
1.大数据在新闻行业中的重要性 在信息爆炸式增长的今天，新闻机构要想从大量的数据中迅速而又精准地抽取出信息来满足读者的要求。大数据分析有助于新闻编辑对受众喜好的理解以及对新闻内容与报道方式的优化。新闻机构对社交媒体与网络数据进行分析，能够捕捉热点话题并制定出更有魅力的报道策略。另外，大数据对新闻生产效率也有促进作用，如自动化写作和个性化推荐的运用。
2. 大数据的新闻编辑内容创新策略 2.1 利用大数据分析用户兴趣 大数据分析应用于新闻编辑的一个重要方面就是通过对用户数据进行深度挖掘来理解读者的利益与喜好。通过对用户浏览历史，点击行为和社交媒体互动情况进行数据分析，新闻机构能够更加精准地掌握受众偏好，进而为其量身定做内容。在大数据分析的基础上，编辑能够了解到读者对于不同题材，不同类型新闻的兴趣所在，并制定出针对性的报道策略以增强新闻内容吸引力与阅读体验。这一个性化内容创作策略既能增强用户黏性、提高用户留存率、也能帮助新闻机构更好地解决读者需求、改善内容传播效果。
电子商务平台的营销推荐系统设计
电子商务平台的营销推荐系统设计随着电子商务的蓬勃发展，人们对于购物体验的要求也越来越高。
为了满足用户的个性化需求、提升销售效益，许多电子商务平台开始引入营销推荐系统。
本文就电子商务平台的营销推荐系统设计进行探讨。
一、系统需求分析电子商务平台的营销推荐系统的主要目标是为用户提供个性化、准确的商品推荐，以提高用户的购买意愿和满意度。
根据这一目标，我们可以明确系统需求如下：1. 用户画像：系统需要收集用户的个人信息、购买历史、兴趣偏好等数据，构建用户画像，以便为每个用户提供个性化的推荐。
2. 商品信息：系统需要收集商品的详细信息，包括商品类别、属性、评价等数据，以便精确匹配用户的需求。
3. 推荐算法：系统需要设计高效的推荐算法，能够根据用户的画像和商品的信息实时生成推荐结果。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习等。
4. 推荐策略：系统需要根据用户的购买习惯、历史行为等因素，制定合适的推荐策略。
例如，对于新注册用户可以优先推荐热门商品，对于老用户可以根据其个人喜好推荐相似商品。
5. 实时性：系统需要具备实时性，能够在用户浏览页面时即时生成推荐结果，并能随着用户行为的变化及时更新推荐内容。
二、系统设计方案基于上述需求，我们可以提出一种电子商务平台的营销推荐系统设计方案：1. 数据收集与存储系统需要收集用户的个人信息、购买历史、兴趣偏好等数据，并将其存储到数据库中。
同时，系统还需要收集商品的详细信息，并将其与用户数据进行关联存储。
2. 用户画像建模基于用户的个人信息、购买历史、兴趣偏好等数据，系统需要建立用户画像模型。
该模型可以通过数据挖掘和机器学习算法进行构建，以准确描述用户的特征和需求。
3. 商品信息处理系统需要对商品的详细信息进行处理和分类。
可以使用文本挖掘算法提取商品的关键词、属性等信息，并将其与用户的画像进行匹配。
同时，系统还可以根据商品的销售情况和用户反馈进行评估，以提供更准确的推荐结果。
【转】推荐十个牛逼的音乐搜索引擎
【转】推荐十个牛逼的音乐搜索引擎下面这些音乐搜索引擎，并不是指传统的音乐搜索。
传统的音乐搜索是通过匹配歌曲、歌手名或歌词内容而返回相关结果，本质上，它们依然只是一种文本搜索，比如Google的音乐搜索功能或百度mp3搜索等。
这里要介绍的是真正意义上的音乐搜索引擎，即”用音乐搜索音乐”。
我们经常都会有这样的经历：某天坐公车上班时，电台里播放了一首很好听的歌，但你不知道它的歌名，你只记得一小段旋律和一两句不太确定的歌词而已。
当然，如果你记得足够多正确的歌词，你就可以上网把相关的歌曲找出来。
但通常的结果是等你下班回家再想起这件事时，留在脑海里的可能只剩下几个音符了。
怎样才能把歌曲给找出来呢？可不可以自己对着电脑的麦克风哼一小段甚至是直接用键盘弹几下就能找到想要的歌曲呢？这就是下面的音乐搜索引擎试图要实现的。
从1到5,是专业的音乐搜索引擎，从6到10是国内比较好的在线听音乐的网站；如果你只是想方便的听一些自己喜欢的歌，那么我建议你，从6-10之间选择吧. 1.Midomi () 这是由Philipp介绍的一个音乐搜索引擎，它的最大特点是允许你自己对着电脑麦克风哼唱一小段歌曲旋律，然后它会根据这些声音把相关的歌曲给找出来。
歌曲可以是歌手的原唱作品，也可以是该网站用户翻唱的版本。
Midomi的拿手好戏，正是此次谷歌音乐缺席的“哼歌搜索”。
而且它的使用特别简单，只要首先点击页面最上方的“Click and Sing or Hum”按钮，然后在弹出的Flash窗口中点击“允许”。
接下来再通过麦克风将自己想要的歌曲清唱出来（嘿嘿，不会词也没关系，只要把节奏哼出来就行），30秒钟之后，网站会自动停止录制并开始进行旋律比对。
稍后，一个根据哼唱结果匹配出来的歌曲列表会自动显示出来，而列表顶端往往就是那个曾让自己千寻万找的曲子，倍儿神奇！2.SongTapper () 你甚至可以只敲打键盘上的空格键，把心中的歌曲的大概节奏给敲出来即可，它会帮你把相关歌曲找出来。
个性化推送带来的“信息茧房”问题及反思——以“今日头条”客户端为例
|RADIO ＆TV JOURNAL 2020.11大数据时代，数据挖掘技术催生了个性化推送。
“今日头条”是算法推荐型聚合类新闻客户端，它的个性化推送服务具有代表性。
“今日头条”根据不同的受众群体和不同的个性需求，向不同的人群精准推送符合他们口味偏好的新闻信息。
一方面，它为用户及时提供有效信息，避免了大量无用消息，从而大大提高了新闻传播的“有效性”“及时性”以及“准确性”；但另一方面，它根据大数据计算用户的偏好，将相似内容局限于一个狭窄的圈中再进行个性化推荐，就陷入了一种自我构建的“信息茧房”之中。
一、“今日头条”新闻客户端的个性化特点算法新闻个性化推送系统是在掌握用户数据的基础上，通过计算机的算法将信息进行筛选，推测出用户的兴趣爱好、阅读需求，推送给不同的用户，从而形成“用户是信息的主人”的个性化效果。
(一)用户自主选择频道作为聚集类的新闻客户端，“今日头条”APP 在页面的搜索引擎下设有几个不同的分类，如关注、热榜、推荐、视频、问答、图片等频道，自新冠肺炎疫情暴发后又专门增添了抗疫类频道。
用户可以根据各自的喜好以及需求自主选择不同频道，平台利用大数据将用户订阅的频道和个人爱好进行记录，以便后续做出相关内容推荐。
(二)个性化内容的精准分发互联网带来的第四次传播革命，释放了个体的媒介接触、使用、传播的权利，使得信息环境由信息匮乏进入信息过载的时代。
用户面对海量信息，更多的时候是不知道如何快速精准地找到自己需要的信息。
而“算法推荐”比人工编辑的内容更具有主动性。
在“算法推荐”的背景下，计算机可以快速、准确地将有用信息精准分发，为用户过滤掉一些无用信息，提高了信息传播的效率和准确率，这也使每位信息生产者能够寻找到属于他们的用户圈。
久而久之，很多用户就会遇到这种情况：脑子里想要知道什么东西，还没去搜索，就送到眼前。
在信息爆炸的时代，个性化推荐算法的信息精准分发，为各类信息资讯客户端提供了强大的支撑。
(三)个性化体验瑞士心理学家荣格认为，个性化是一种自然的需求，任何降低到集体标准并对个性化造成阻碍的行为都是有害于个人生活的活动。
信息茧房：社交媒体下的“群体性孤独”
信息茧房：社交媒体下的“群体性孤独”作者：郭珅来源：《新闻世界》2018年第03期【摘要】社交媒体的发展带来了“群体性孤独”现象，深入了解这种现象的形成机制和原因，并从多元化信息获取机制，政府公共网络平台构建的维度，构建健康的网络环境。
【关键词】信息茧房；社交媒体；群体性孤独社交媒体的不断发展和进步，使得我们的沟通和信息获取机制发生了很大改变，但是由此产生的“群体性孤独”现象，也不得不引起我们的关注。
（一）信息茧房的内涵信息茧房是指在互联网环境中，基于个体兴趣去关注对应话题，继而实现了具有个人特色的资讯终端的定制，这种定制一旦成为习惯，就会使得对应行为主体关注的点成为“一潭死水”，继而使得个人信息触角难以生长起来，久而久之就会将自己禁锢在对应的信息茧房中。
（二）信息茧房的表现形式基于个人兴趣或者喜好定制的报纸或者杂志，会每天给予对应的信息接收者一份日报，这份日报上面呈现的内容虽然是不一样的，但是其信息类别是一致的，这为网络信息茧房的形成创造了条件。
以今日头条为例，其作为新闻聚合类客户端，在用户进入APP的时候就会引导他们去选择自己感兴趣的版块，是明星、娱乐、政治、经济，还是本地化新闻，选取之后，还会结合用户的浏览习惯和内容，用大数据技术对用户的信息需求进行分析，继而推送出与用户兴趣相关的信息，久而久之每个人打开的今日头条都是不一样的，但是相对于个体而言，其关注领域还是处于“个人日报”的状态。
长期处于对应的信息茧房中，会使得行为个体表现出很多定制化或者程式化的特点来。
过度处于自主选择的格局中，“个人日报”会强化行为主体的满足感，继而在判定不同事务的时候，难以做到理性应对，失去了辨别能力。
（三）信息茧房的危害信息茧房的危害集中反映在：其一，网络群体极化趋势会不断加强。
网络群体因为分化才不断聚集起来的，也就是说有着相同兴趣爱好的人进入到对应信息交互平台中，大家谈论的话题大致相同，大家接触到的信息是相似的，这样的格局就类似于一群牌友开了个棋牌室，大家在棋牌室能够谈论的都是与棋牌相关的内容，这也是网络信息茧房的具体体现。
RSS技术与图书馆信息服务创新
RSS技术与图书馆信息服务创新摘要：信息技术是图书馆进行服务创新的有力工具。
本文对rss 技术进行了简要的介绍，总结了rss技术在信息聚合、传递及交流方面的一些特点，并指出了rss技术和图书馆信息服务有针对性结合的几条图书馆信息服务创新措施。
关键词：图书馆；rss；信息服务1 rss技术简介rss（really simple syndication）即真正简单的聚合。
它是一种基于xml的互联网内容描述、发布和聚合技术，是在线共享网络内容的简易方式。
rss起源于20世纪90年代后期网景通讯（netscape）的推送技术，是目前使用最广泛的xml应用，也是web2.0的代表技术之一。
用户通过rss阅读器订阅rss feed（描述网站内容的文件或符合rss规范的xml文件）后就可以在不打开网站页面的前提下，借用支持rss的聚合工具软件（如google、reader等），阅读到事先订制的网站内容。
用户使用rss第一步需要注册或安装一个rss阅读器。
第二步是获取rss feed，在提供rss订阅的网站上，常常有明显的feed订阅图标，如rss、xml、rdf或“rss订阅”字样，点击“rss订阅”字样或图标后就会出现一个rss内容页，这时只需将地址栏里的url 地址拷贝到rss阅读器就实现了订阅。
2 rss技术的特点相对于传统的信息获取方式，rss提供了一个实时、安全、高效的信息发布与获取通道，其主要特点可概括如下：2.1 多来源的信息聚合rss通过rss阅读器完成用户对信息资源的获取，这里的信息资源就是rss feeds，它是一种用xml语言描写的包含有站点内容信息的电子文档，如站点内容标题、摘要和url。
随着web2.0技术的广泛应用和rss技术的进一步发展，提供rss feeds的站点越来越多，既有综合性网站、企业网站又有专业性网站、个人博客等。
用户通过rss就可以轻松订阅到自己喜欢的多个网站的信息，并借助于rss阅读器将需要查看的多个网站集中在一个浏览器或页面中，从而实现对多种来源信息真正的“一站式”服务[1]。
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计目录第一节总体架构设计 (3)一、数据采集层 (3)二、数据处理层 (5)三、数据分析层 (7)四、服务提供层 (9)五、用户交互层 (11)第二节功能模块划分 (13)一、用户管理模块 (13)二、课程内容管理模块 (15)三、数据分析与挖掘模块 (17)四、个性化推荐模块 (19)五、反馈与评价模块 (21)声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
第一节总体架构设计一、数据采集层在线教育个性化学习推荐系统的核心在于对大数据的采集、处理和应用。
数据采集层作为整个系统的基石，负责收集各类数据，为后续的个性化学习推荐提供数据支持。
（一）数据源1、在线教育平台用户数据：收集用户的注册信息、学习进度、成绩、反馈等数据。
2、学习内容数据：包括课程描述、知识点、习题、答案等与学习资源相关的数据。
3、用户行为数据：记录用户在学习过程中的点击、浏览、搜索、点赞、评论等行为数据。
4、外部数据：引入社会热点、行业动态、考试信息等外部数据，丰富系统数据源。
（二）数据收集技术1、爬虫技术：通过爬虫程序从各类在线教育网站、社交媒体等渠道收集相关数据。
2、API接口：与第三方服务供应商建立API接口，实现数据的自动收集和传输。
3、数据分析工具：利用数据分析工具对数据进行预处理、清洗和整合，确保数据质量。
4、数据存储技术：采用分布式存储技术，确保大规模数据的存储和高效访问。
（三）数据预处理1、数据清洗：去除重复、错误、无关数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。
3、特征提取：从原始数据中提取关键特征，为后续的模型训练提供有效数据。
4、数据加密：对敏感数据进行加密处理，保护用户隐私和数据安全。
数据采集层作为在线教育个性化学习推荐系统的第一道关卡，其重要性不言而喻。
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本 科 生 毕 业 设 计（论 文） 论文题目 ： 基于个人喜好的消息推送网站 作 者 声 明 本人以信誉郑重声明：所呈交的学位毕业设计（论文），是本人在指导教师指导下由本人独立撰写完成的，没有剽窃、抄袭、造假等违反道德、学术规范和其他侵权行为。文中引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，不包含他人成果及为获得东华理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本设计（论文）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本毕业设计（论文）引起的法律结果完全由本人承担。 本毕业设计（论文）成果归东华理工大学所有。 特此声明。
毕业设计（论文）作者（签字）： 签字日期： 年 月 日 本人声明：该学位论文是本人指导学生完成的研究成果，已经审阅过论文的全部内容，并能够保证题目、关键词、摘要部分中英文内容的一致性和准确性。 学位论文指导教师签名： 年 月 日 基于个人喜好的消息推送新闻网站 郭伟林
Message-pushed News Website Based on Personal Preferences
Weilin Guo
2014年 06月 02日 东华理工大学毕业设计（论文） 摘要
I 摘 要 基于个人喜好的消息推送新闻网站是在信息上提供资源共享、信息交流和协同工作的计算机网络信息系统。随着计算机科学技术的发展，网络信息的快速传播已经成为人们日常生活中获取信息的重要途径，人们获取信息的快速途径主要是通过浏览新闻网站。而各种新闻网站数量又比较多，需要找出用户自己喜欢的新闻进行查看又比较麻烦，为了满足用户的需要，现基于主流的消息推送功能，开发一个用户个人喜好的消息推送新闻网站。 本毕业设计主要是采用了B/S设计模式，基于JSP（Java Server page）技术和Microsoft SQL Server 2000数据库技术开发了一个用户喜好的消息推送新闻网站。其开发主要包括后台数据库的建立和维和以及前端应用程序的开发两个方面。采用Microsoft SQL Server 2000数据库作为后台数据库、JSP作为前台开发语言，主要完成各类新闻信息的浏览、检索查询各类新闻信息、新闻信息管理、用户管理、管理员管理、链接管理和消息推送等功能。系统运行结果证明，本文所设计的基于个人喜好的消息推送新闻网站可以满足用户的需要，达到了设计要求。 本课题设计的意义和目标在于根据用户的兴趣定制用户喜欢的新闻，有利于增加用户对新闻网站的关注度和喜好度。且能实现用户对系统网站的方便、简洁访问。本毕业论文将对系统的开发过程和功能实现进行详细的阐述。
关键词：新闻信息管理；SQL Server；消息推送；JSP 东华理工大学毕业设计（论文） Abstract
II Abstract Based on personal preferences to push the news website is provided on the information resource sharing, information exchange and collaborative work of computer network information systems. With the development of computer science and technology, the rapid spread of network information has become important way people get information in daily life, people get information fast way mainly through browsing news sites. And all kinds of news website number is more, need to find the user, which see their favorite news and more troublesome, in order to meet the needs of users, based on the mainstream news push function, develop a user preferences to push the news website. This graduation design mainly adopts B/S design pattern, based on JSP (Java Server page) technology and Microsoft SQL Server 2000 database technology to develop a user preferences to push the news website. Its development mainly includes the backstage database the establishment and peacekeeping and development of front application program of two aspects. Using Microsoft SQL Server 2000 database as background database and JSP as the front desk development language, mainly to complete all kinds of news and information browsing, search all kinds of news and information, news and information management, user management, administrator management, link management and message delivery, and other functions. System operation results show that this design is based on personal preference information push news sites can meet the needs of users, has reached the design requirements. The significance of this topic design and target is according to the user's interest in custom user like news, to increase user interest and preference of news websites. Users of the system is able to be convenient, simple access. This thesis will be on the system development process and function realization in detail in this paper.
Key words: news information management; SQL Server; Messaged-pushed; JSP II
目 录 摘要 ........................................................................ I Abstract ................................................................... II 1 绪论 ..................................................................... 1 1.1 研究的背景 .......................................................... 1 1.2 研究的目的和意义 .................................................... 1 1.3 研究的方法 .......................................................... 2 2 关键技术介绍与系统开发环境 ............................................... 3 2.1 关键技术 ............................................................ 3 2.1.1 Struts应用框架介绍 ................................................ 3 2.1.2 JDBC数据库访问技术 ................................................ 3 2.1.3 HTML+CSS技术 ...................................................... 4 2.2 开发环境 ............................................................ 4 3 系统分析 .................................................................. 6 3.1 可行性分析 .......................................................... 6 3.2 需求分析 ............................................................ 6 3.2.1 功能需求 .......................................................... 6 3.2.2 性能需求 .......................................................... 7 3.2.3 数据流分析 ........................................................ 7 4 系统概要设计 ............................................................ 10 4.1 网站结构规划及设计目标 ............................................. 10 4.2 系统功能模块设计 ................................................... 10 4.3 系统逻辑结构设计 ................................................... 11 4.4 数据库与设计 ....................................................... 12 4.4.1 数据库分析 ........................................................ 12 4.4.2 数据库概念结构设计 ................................................ 13 4.4.3 数据库逻辑结构设计 ................................................ 15 4.4.4 数据库的物理实现 .................................................. 17 5 系统总体设计 ............................................................ 19