| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 移动互联网的发展 | 第9-11页 |
| 1.1.1 移动互联网的发展特点 | 第9-10页 |
| 1.1.2 移动互联网的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2 新闻智能推荐及订阅的背景和目标 | 第11-12页 |
| 1.2.1 新闻智能推荐的背景 | 第11页 |
| 1.2.2 新闻智能推荐的目的 | 第11-12页 |
| 1.2.3 新闻智能推荐的终极目标 | 第12页 |
| 1.3 课题的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的内容组织 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 新闻智能推荐及订阅系统需求分析和总体架构设计 | 第15-29页 |
| 2.1 什么是推荐系统 | 第15-16页 |
| 2.2 新闻智能推荐及订阅的引入 | 第16页 |
| 2.3 新闻智能推荐及订阅系统基本模块功能 | 第16页 |
| 2.4 新闻智能推荐及订阅功能需求分析 | 第16-19页 |
| 2.4.1 新闻智能推荐及订阅的实验方法 | 第16-18页 |
| 2.4.2 新闻智能推荐及订阅的功能分析 | 第18-19页 |
| 2.5 新闻智能推荐及订阅系统总体架构 | 第19-25页 |
| 2.5.1 用户行为分析 | 第19-21页 |
| 2.5.2 新闻智能推荐模块的局部架构 | 第21-22页 |
| 2.5.3 新闻智能推荐及订阅的技术架构 | 第22页 |
| 2.5.4 新闻智能推荐及订阅的系统总体架构 | 第22-24页 |
| 2.5.5 新闻智能推荐的流程图 | 第24-25页 |
| 2.6 开发工具 | 第25-28页 |
| 2.6.1 软件环境 | 第25-26页 |
| 2.6.2 硬件环境 | 第26页 |
| 2.6.3 网络规划 | 第26页 |
| 2.6.4 软件开发平台 | 第26-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 新闻智能推荐及订阅系统的关键技术 | 第29-39页 |
| 3.1 数据库简介 | 第29页 |
| 3.2 数据挖掘工具 | 第29-30页 |
| 3.3 关键技术研究 | 第30-38页 |
| 3.3.1 数据采集 | 第30-31页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第31页 |
| 3.3.3 用户行为建模 | 第31-33页 |
| 3.3.4 智能推荐系统建模 | 第33-37页 |
| 3.3.5 利用贝叶斯原理进行新闻分类 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 新闻智能推荐及订阅系统实现技术 | 第39-60页 |
| 4.1 系统总体架构及功能描述 | 第39-43页 |
| 4.1.1 智能推荐系统的功能划分 | 第39-41页 |
| 4.1.2 数据库概念结构设计 | 第41-43页 |
| 4.2 系统详细设计 | 第43-52页 |
| 4.2.1 后台管理系统的实施 | 第43-46页 |
| 4.2.2 前台用户界面的实施 | 第46-50页 |
| 4.2.3 新闻推送的实施 | 第50-51页 |
| 4.2.4 智能推荐模块的具体实施 | 第51-52页 |
| 4.3 智能推荐方案选取及技术逻辑实现 | 第52-56页 |
| 4.3.1 新老推荐的方案对比 | 第52-54页 |
| 4.3.2 智能推荐技术实现 | 第54-56页 |
| 4.4 软件测试与维护 | 第56-59页 |
| 4.4.1 软件测试的任务及目的 | 第56页 |
| 4.4.2 软件测试的方案 | 第56-57页 |
| 4.4.3 软件系统结果 | 第57-58页 |
| 4.4.4 软件系统维护 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |