新浪的新闻特色主要有三点，其一是信息量大，时效性强。新浪新闻频道首页的新闻链接总量高达800多条，是网易的一倍。每篇报道后有相关链接——比如说发文记者的其他文章、发文媒体的其他新闻等，尽可能给网友提供最多的信息。另外，与网易相比较，新浪着意凸现新闻时效性，往往在新闻标题后标注发布时间。其次是信息来源多元化，注重深度报道和跟踪报道。新浪先后获得与全球500多家媒体合作的机会，大量知名媒体为其提供新闻资源，使得新浪能够在最短时间内获得尽可能多的信息，为提供全面报道打下了基础。因此，新浪重视背景资料的开掘与使用，注重对新闻生态的阐释，力求向网民提供全方位的信息。最后是对新闻的态度谨严而权威。注重新闻报道的专业性，借此谋求在众多门户网站中树立起权威、主流的地位。
网易的网络新闻特色则注重在细处下功夫。首先是整个页面编排比较人性化，简约清爽的风格既有利于网民浏览新闻，同时也不会让网民在密密麻麻的超链接面前有视觉压力浏览起来而更加轻松舒畅。其次是重视受众的互动参与，发掘受众参与热情。尤其在网友评论环节下了相当的功夫，每个专题和单篇新闻后都有网友的评论。最后是新闻加工独特，注重传播效果。于新浪注重内容的宽度和广度拓展的对比，网易不进行链接式的内容拓展，而更注重对新闻的精编，用各种方式使新闻显得“精致”，比如在单篇文章中加入小段黑体字的独家内幕新闻或编辑点评，或者将与主题类似的多条新闻整理合并成一条新闻，甚至用网友的精彩回帖作为新闻的主标题。由此不难看出，网易走的是贴近网民的网络新闻路线。
搜狐是中国最大的门户网站，搜狐网站头条新闻五大特征
头条新闻其第一来源是中央重点新闻网站，网站转载的头条新闻中，至少有一半的新闻其标题经过了网站编辑的加工。
新浪、搜狐、网易三大门户网站新闻频道的首页从纵方向分为三大栏，其中中间的那一栏占据的页面空间最宽，大部分的新闻集中在这一栏。在这一栏的顶处，有一条新闻标题非常显眼，这类新闻标题有的是链接出单条新闻，这个单条新闻就是门户网站新闻频道的头条新闻；有的是链接出一个专题页面，在这种情况下，只把专题页面中最显著的那条新闻作为网站新闻频道的头条新闻。
编辑特色
搜狐网
页面设计上基本上是以三条竖列为主要设计版面方式，中间夹杂横条的广告或突出重点的新闻版块。，搜狐网在编排上略显凌乱，重点不明确，归类不清晰。
广告投放量少给网民们一个安逸的空间，搜狐注重的是信息量。从内容上来说，搜狐网在页面设计上比较凌乱，但是内容很多很充实。很多在首页的顶端没有显示的在下面的区域里都能找到。页面设计上基本上是以三条竖列为主要设计版面方式，中间夹杂横条的广告或突出重点的新闻版块。，搜狐网在编排上略显凌乱，重点不明确，归类不清晰。
广告投放量少给网民们一个安逸的空间，搜狐注重的是信息量。从商业角度讲新浪网胜出，但是从给网民的印象程度来看，搜狐网当之无愧的为最好的。
新浪的整体感觉是特别紧凑集中，强大的信息新浪新闻。整个主页采用三栏式排版，间距较小，有利于在同样的屏数中展示更多的新闻。基本使用一种国安权证行权公告和蓝颜色，认为重要或者热点的新闻或事件用红色字体加以区别。
新浪的频道位置仅在最上面的邮箱登录之下，分为14列，每列4个频道名称共56个频道。其内容不仅包括生活的衣食住行娱乐还包括科教文卫军事等各个方面。新闻排列的最左边是新浪的网站标志，与其一列的是根据网民的地理位置自动生成的当地天气预报。
紧接着各频道的是各种各样的文字广告。而这些带链接的文字广告的中间位置是一幅有动画的横条形的图片广告。由于其的权证分析评论和形式而很容易吸引人们的眼球。在搜索
引擎“google”之下就分为三栏。最左边的一栏橙黄色为底色，依次是“教育、培训、招生、出国”、“网上购物中心”、“招商加盟”、“热帖精选”、“网友评论”、“精彩专题”、“新浪大事记”栏目。中间和右边的栏基本是蓝字白底，有的栏目的左上角还配有一张有是冲击力的小图片。而在中间栏的最上面是一幅动感的广告。而这两栏在编排和内容上，呈现了“格子”形的特点，也即相对应的模块所占版面的是相同的，在内容上也存在某种对应性。比如“博客·播客”所在的模块与“新闻”所在的模块、“娱乐、音乐”与“体育、nba”、“论坛”与“圈子”等所在的模块。
网易的整体感觉是灵动活泼。编排上比新浪松动得多，给人一种清爽的轻松感觉。这完全切合网易在2005年11月28日改版的期望：“我们追求简洁、清新、素雅的设计风格，希望能克服因为拥挤、堆砌的编排方式给网友浏览造成的不便，从而优化石化权证走势分析的浏览感受，在门户新闻网站的编排方式方面作一些创新和探索。”[1]风格的简约却并不代表内容的简单，迥异于新浪的铺满链接的拥挤页面，网易在版面的编排上苦心经营，精挑细选。其页面设计成清一色的报纸风格，黑白版面，整体分两栏，左边为文字栏，右边为图片和小信息链接栏。文字栏的新浪有主打的两个头条，类似于报纸的头版头条。以蓝色和黑色字体为主，用字号的大小和粗体来突出重要的信息。
网易的频道位置跟新浪一样，但频道数量比新浪少得多，仅有30个。跟新浪一样，新闻频道仍是网站的主打，在频道的排列上总在最前面。频道之下是一条横幅式的有动画的广告，在此之下就分为两栏了，跟报纸的版面风格相似，背景的底色是淡得几乎看不出来的蓝色。
左边一栏依次是“通讯、娱乐、服务、推荐”、“网民当地天气预报、搜索引擎”、“新闻、图片新闻、网民所在地的本地新闻”、“娱乐、影视·音乐、明星”、“体育、nba·姚明·易建联、奥运”、“财经、证券、商业、科技”、“汽车、数码、手机”和“女人、女人·时尚、女人·情爱、酷6·视频”栏目。在每一栏一或者两幅新闻图片，两幅图片的一般是大小相等具有很强的对比性的图片，一幅图片的则的比较大的。位置都是在左上角。而右边的一栏则以文字广告和图片广告居多，不过在中间位置也有“24小时点击最高的新闻、评论最多的新闻”栏目和最下面的“网易动态、网易快讯”栏目。
在广告的所占版面幅度上，新浪大概占到整个版面的1/3多一点，而网易占到1/2以上。在位置分布上基本差不多，如二者都在版面的两边挂有活动的广告，以及偶尔在两个模块之间都会有横条式的广告。不同的是广告栏在新浪的三栏中是最小的。而网易的广告栏在规模上与另一栏是完全相当的。加上模块之间放的横条式的广告，所占的版面就大于1/2了。
在广告的类型上，以2007年11月20日为例，新浪的挂幅广告和图片广告多属于银行汽车类等，且色彩上是浓墨重彩。而网易多属于手机服饰活动类广告，色彩与网易清爽简约的风格相切合比较简单。形式上都是文字广告数量远远超过图片广告。
怎么发布新浪新闻要注意的几大问题 怎么发布新浪新闻投稿方法 方法1：如果是企业或者个人的宣传稿件，联系专业发布新闻的机构，例如往上推软文城； 方法2：如果是比较劲爆的新闻，例如人咬狗，而且把狗咬死了这类的新闻，可以打新闻爆料电话。 投稿要注意的几大问题 要勇于下笔 很多时候当我们想到写作主题时却迟迟不敢下笔写下，乃至一篇文章我们要想好久好久。在这里想说的是写作软文就我们小时候读书一样，老师每天都会布置我们天天写日志一样，每天都要写写当天发生的事，记录你的生活点滴。虽然我们软文写作和写日志不同，但是基本的原理也都是一样的，首先我们要“勇于下笔”然后我们要“文章可读”最后才是要“标新立异”。往上推软文城软文营销需要我们能做到这三点的话，对于我们写作能力会有一个很大的提高。就像我们经常听到的一句话“万事开头难”，只要我们勇于走出第一步，我们就敢踏出第二步。软文写作也是这样的。 软文关键词不要多 在SEO优化中，很多人，不止是站长、Seoer，还有一些需要软文的一些企业和商家，他们会拿出一些关键词，希望按照自己的需求将关键词放在软文中，并加上链接。由此，我们便可以看到网络上的不少软文都是含有大量关键词的。作为站长或是Seoer我们都知道，关键词的加粗显示会获得搜索引擎的重视，但是大家想过吗?当一篇文章关键词很多，而且还加粗时，给人的感觉是很别扭的，而且它的可读性也是难的，这个是影响用户体验的。 要文章可读
在我们写作软文时文章一定是要具有可读性的，就像同样是一篇关于SEO培训的文章，为什么人家的点击率就那么高，而我们的就那么低呢? 文章内容的可读性对于来说就是要自然，文章一点要自然流畅，要写出文章的重点，从多个角度去写作这个重点。让用户可以更深层次的去了解。这样你的文章自然就会吸引很多人关注和浏览。 软文链接不要多 和关键词过多一并存在的问题就是链接过多。作为站长和Seoer都知道关键词带上链接是可以更好的提高自己网站权重的。但是如果一篇文章关键词链接过多，会让搜索引擎觉得这篇文章有作弊行为，严重的话还可能会加以惩罚。认为一篇软文在不影响用户阅读的情况下放置两至三个关键词链接还是可以的，但是不可过多。 要标新立异 我们写作的软文要给人焕然一新的感觉，就必要要学会立异。当我们可以轻松的编写一篇文章，而文章天天点击和转载也很多，可当你将这类文章写得过多时，是否还可以留住用户呢? 比如你连续好几天都在写作关于百度6月22和6月28的K站事件，而没有一篇关于其他方面的文章时，当用户看多了这类文章自然就会兴趣大减，会认为你已没有什么可写了。所以我们在写作软文时一定要立异，要不断的去变化，以不同的文章形式去留住用户。
推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.doczj.com/doc/de16434554.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。
Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐
怎样在新浪上发新闻新闻源发布渠道 怎么在新浪上发新闻？ 方法1：如果是企业或者个人的宣传稿件，联系专业发布新闻的机构，例如往上推软文城； 方法2：如果是比较劲爆的新闻，例如人咬狗，而且把狗咬死了这类的新闻，可以打新闻爆料电话。 新闻源如何发布？新闻源发布渠道？其实，可以通过往上推软文城新闻发布系统，百度搜索往上推软文城在其官方网站找到在线工作人员的联系方式后，可要求工作人员为您发布，费用较低且新闻链接永久有效。 那么做网络营销必须要知道了解网络的特点和网络营销的形式。那目前网络营销又包括那几种形式呢?以下将做详细介绍: 网络营销目前总体分为15大形式:即搜索引擎营销、即时通讯营销、网络病毒式营销、BBS营销、网络博客营销、聊天群组营销、网络知识性营销、网络事件营销、网络口碑营销、网络直复性营销、网络视频营销、网络图片营销、网络软文营销、RSS营销、SNS营销。 第一种形式:搜索引擎营销 搜索引擎营销是目前最主要的网站推广营销手段之一,尤其基于自然搜索结果的搜索引擎推广,因为是免费的,因此受到众多中小网站的重视,搜索引擎营销方法也成为网络营销方法体系的主要组成部分。 可以通过往上推软文城新闻发稿系统，百度搜索往上推软文城，在其官方网站找到在线工作人员的联系方式后，可要求工作人员为您发布，费用较低且新闻链接永久有效。 搜索引擎营销主要方法包括:竞价排名、分类目录登录、搜索引擎登录、付费搜索引擎
广告、关键词广告、搜索引擎优化、地址栏搜索、网站链接策略等 第二种形式:即时通讯营销 即时通讯营销又叫IM营销,是企业通过即时工具IM帮助企业推广产品和品牌的一种手段,常用的主要有一种两种情况: 第一种,网络在线交流,中小企业建立了网店或者企业网站时一般会有即时通讯在线,这样潜在的客户如果对产品或者服务感兴趣自然会主动和在线的商家联系。 第二种,广告,中小企业可以通过IM营销通讯工具,发布一些产品信息、促销信息,或者可以通过图片发布一些网友喜闻乐见的表情,同时加上企业要宣传的标志。 第三种形式:病毒式营销 病毒式营销是一种常用的网络营销方法,常用于进行网站推广、品牌推广等,病毒式营销利用的是用户口碑传播的原理,在互联网上,这种“口碑传播”更为方便,可以像病毒一样迅速蔓延,因此病毒式营销成为一种高效的信息传播方式,而且,由于这种传播是用户之间自发进行的,因此几乎是不需要费用的网络营销手段。 可以通过往上推软文城新闻发稿系统，百度搜索往上推软文城，在其官方网站找到在线工作人员的联系方式后，可要求工作人员为您发布，费用较低且新闻链接永久有效。 病毒营销的巨大威力就像一颗小小的石子投入了平静的湖面,一瞬间似乎只是激起了小小的波纹,转眼湖面又恢复了宁静,但是稍候一下,你就会看到波纹在不断进行着层层叠叠的延展,短短几分钟,整个湖面都起了震荡。这就是病毒营销的魅力。 第四种形式:BBS营销 BBS营销又称论坛营销,就是“利用论坛这种网络交流平台,通过文字、图片、视频等方式传播企业品牌、产品和服务的信息,从而让目标客户更加深刻地了解企业的产品和服务。最终达到宣传企业品牌、产品和服务的效果、加深市场认知度的网络营销活动。
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
数据挖掘 下面是一个例子，抓取新浪天气新闻的数据 我做了个程序把新浪上的天气新闻抓过来存到本地，考虑访问速度问题，新闻中的图片也要保存到本地。 程序如下 package https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,.weather1; import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,.URL; import https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,.URLConnection; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,mons.logging.Log; import https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,mons.logging.LogFactory; import https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,.update.Getdata; /** * 正则方式抓取新浪天气新闻上的新闻 * 地址https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/weather/news/index.html * @param args */ public class Newlist { private static final Log log = LogFactory.getLog(Newlist.class); /** * 测试 * @param args */ public static void main(String args[]){ Newlist n=new Newlist(); String[] k=n.getNewList(); for (int i=0;i 个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的 Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/journal/sea https://https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述 姜书浩1,2，张立毅1,2，周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 2天津商业大学信息工程学院，天津 收稿日期：2019年6月6日；录用日期：2019年6月21日；发布日期：2019年6月28日 摘要 多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一，提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法，也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作，本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。 对新浪、人民两大门户网站新闻频道的简析新浪网与人民网都是我国五大门户网站中的一员，是人们快速获取信息的重要平台。这两大门户网站的新闻频道更是汇集国内外时事要闻，方便人们通过浏览网站获取多样的时事要闻。 通过分析和了解这两大门户网站新闻频道的栏目划分、选取新闻的方式和各自的归类方式，可以更好的了解网站的基本结构，可以帮助网站内容编辑者和网站浏览者更方便的编辑和浏览站内信息。 一、栏目划分 新浪与人民两大门户网站对自身的定位是不同的，所以，它们对栏目的划分也是不相同的。 新浪网新闻频道的主栏目分为“首页”、“国际”、“国内”、“社会”、“军事”、“视频”、“评论”、“图片”、“图解”、“航空”、“天气”、“传媒”、“体育”、“娱乐”、“财经”、“科技”、“滚动”、“排行”、“专题”等19个栏目。而人民网本身就是个专门的新闻门户网，它的主栏目分为“滚动”、“地方”、“财经”、“央企”、“教育”、“观点”、“国际”、“汽车”、“房产”、“文化”等9个栏目，每个主要栏目还分成两到三个子栏目。 在这里可以看出，新浪网在进行主栏目与子栏目划分时，是将主栏目放到新闻频道的第一版，而将子栏目分别放置在第二版或第三版。但人民网则将主栏目与子栏目并放在第一版主栏目位置，用字体粗细来分辨主栏目与子栏目。人民网的这种栏目划分法是与新浪网主页的栏目划分法相同的。这有可能是因为新浪网对自己的定位是提供多方面信息的综合信息门户网站，而人民网对自身的定位是专门的新闻网站。 在板式设计上，新浪网与人民网新闻频道的首页都是根据主栏目的划分顺序进行排版的。所以，可以将版式设计看成是栏目划分的体现也不为过。在主栏目紧下方的位置一般都会放置当日热点话题、时政要闻和热点评论。因为，将这些热点话题放在较为显眼的位置可以使浏览者更快速地看到这些信息。以人民网为例，在人民网首页就以大字体的醒目标题来标注“十八大以来民主政治建设述评：持续推进中国式民主”这一热点话题。 再往下就会根据主栏目的划分将相关信息依次排列下去，且根据需要，划分出相关的子栏目，以方便浏览者阅读。但是，下面的分类虽说主要是根据主栏目的划分来进行排版的，但在对这些主栏目进行细分时，还会考虑到网站自身定位和网站的风格，将必要的子栏目与分类加进去。以新浪网为例，作为综合信息门户网站，新浪网在新闻频道首页排版时对每个 推荐系统调研报告及综述 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。 新浪网的分析 新浪网sina是中国互联网领域的奇迹之一，其建立之后，很短的时间即发展成为综合类门户站点。在互联网在中国传播的初期，第一批网民中，很多人都把上新浪网站作为自己的爱好之一，可见当年新浪在互联网中的地位和影响力。现在的新浪网址在国内的主站仍然是https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,/。 新浪简介 新浪(NASDAQ: SINA)是一家服务于中国大陆及全球华人社群的领先在线媒体及增值资讯服务提供商。新浪拥有多家地区性网站，以服务大中华地区与海外华人为己任，通过旗下五大业务主线：新浪网(https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,)、新浪无线(SINA Mobile)、新浪热线（SINA Online），新浪企业服(https://www.doczj.com/doc/de16434554.html,)，新浪电子商务(SINA E-Commerce),为广大网民和政府企业用户提供网络媒体及娱乐、在线用户付费增值/无线增值服务和电子政务解决方案等在内的一系列服务。 新浪在全球范围内注册用户超过1.8亿，各种付费服务的常用用户超过4200万，日浏览量最高突破4.5亿次，是中国大陆及全球华人社群中最受推崇的互联网品牌。 新浪已成为国内最大的网络内容服务及无线增值服务提供商，两项收入均居行业之首。在多项调查评比中，新浪也均被称为最有价值的品牌，最受欢迎的网站。在2003和2005年社科院最新发布的互联网调查报告中，新浪网均被评为网民首选网站。新浪在2003和2004连续两年荣获由北京大学管理案例研究中心和《经济观察报》评出的"中国最受尊敬企业"称号。 新浪的发展史 sina，我们都知道，是中国最大的门户网站，我现在几乎每天都要上几次新浪，呵呵，你们丰富的新闻、咨询的确不错，让我们来看看sina的发展历史吧。 新浪创始人：王志东 王志东，中国IT界著名人士。从1992年开始，王志东先后创办了新天地信息技术研究所、四通利方信息技术有限公司和新浪网，是BDWin、中文之星、RichWin等著名中文平台产品的开发人与总设计师，长期担任四通利方与新浪网的总裁兼CEO，成功进行多次国际资本运作，领导新浪网成为全球最大中文门户并于2000年在NASDAQ成功上市。 不断追求卓越是王志东的信条。2001年12月，王志东创建北京点击科技有限公司。公司的目标是面向企业与政府信息化领域，融合网络、通讯与软件技术，集成先进的管理思想和成熟的应用模式，开发领先的应用平台软件产品，为企业和政府提供一套简单、方便、安全、实用的协同应用解决方案，实现低成本、低风险、高效率的信息化目标。查阅最全面的金融信 目录 一、摘要 二、当当网概述 1）当当网简介 三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因 四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势 五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险 3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析 七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起 八、结语与建议 九、注解与参考文献 个性化推荐系统在当当网中的运用分析 摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。 关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload 学士学位论文 系别：中文系 学科专业：汉语言文学 姓名：张丽婷 _____ 运城学院 2015年5月 毕业论文 题目：社会新闻报道现状及问题研究—以腾讯、新浪、网易三大网络媒体为例为例 系别：中文系 学科专业：汉语言文学 姓名：张丽婷 ____ 指导教师：董晓玲 ____ 运城学院 2015年5月 社会新闻报道现状及问题研究 ——以腾讯、新浪、网易三大网络媒体为例 摘要：新闻是整个社会联系的纽带，通过广泛、及时、准确的新闻报道可以起到传播信息、沟通情况、宣传教育、引导舆论以及提供文化娱乐的作用。而社会新闻作为更贴近百姓的一种新闻类别，近年来得到了广泛的应用，尤其是在互联网上的发展应用。本文主要是以腾讯、新浪、网易三大网络媒体为例研究社会新闻报道的现状、存在的问题以及解决问题的对策。 关键词：社会新闻；网络媒体；现状及问题；对策研究 Current situation and problems of social news reports For example,the Tencent, Sina, NetEase three netw ork media。 Abstract:News is the whole of society, through extensive, timely, acc urate news can rise to spread information, communication, publicity and education, to guidepublic opinion and provide the role of cultural entertai nment. The social news as a news category of closer to the people, has a wide range of applications, especially in the development and application of the Internet. This article mainly is the Tencent, Sina, NetEase three net work media as a case study of social news reports status quo, existing pro blems and the countermeasures to solve the problem. Key words:Social news；Network media；Current situation；Countermeasures research 个性化推荐技术综述 杨莉云 （广东商学院华商学院， 广州 511300） 摘要： Internet 的发展在给用户带来丰富信息资源的同时也给用户快速找到自己需要的信息带来了很大的困难，用户迫切需要一种能够根据自身特点组织和调整信息的服务模式，个性化服务应运而生。本文根据推荐原理的不同分别介绍了基于内容的推荐技术、协同过滤推荐技术、混合推荐技术及其它的推荐技术，分析各种技术的优缺点及适用条件，并对今后个性化推荐技术的研究热点和发展方向进行了展望。 关键词：推荐系统；基于内容的推荐；协同过滤；关联规则 0 引言 信息技术的发展和互联网的普及使用户更方便地接触到更多的信息，但用户在享受信息技术带来的便利的同时，也遇到了信息“过载”的问题，用户无法从海量的信息中提取自己所需要的信息。一些搜索引擎通过用户输入关键字可以检索出相关内容，但由于缺乏用户兴趣的知识，会把所有与之相关的信息全部呈现给用户，不能过滤掉用户不感兴趣的信息。也有一些电子商务网站会有“热点推荐”的功能，但是面向所有用户的非个性化推荐。用户如何在一个网站上快速而有效地找到自己所需要的项目和信息？个性化推荐系统是解决这一问题的有效途径。 1基于内容的推荐 基于内容的推荐起源于信息检索领域，它利用资源和用户兴趣的相似性来过滤信息。首先分析项目的内容，根据用户评价过的项目建立用户的兴趣模型，即用户描述文件。根据用户描述文件的不同又可以分为基于向量空间模型的推荐、基于关键词分类的推荐、基于领域分类的推荐和基于潜在语义索引的推荐。 1.1基于向量空间模型的的推荐 基于向量空间模型的推荐是基于内容推荐的最常用的方法。该方法将用户描述文件及项目表示成一个n 维特征向量)},),...(,(),,{(221,n n w t w t w t 。向量的每一维由一个关键词及其权重组成。权重可取布尔型和实数值，分别表示了用户是否对某个概念感兴趣及感兴趣的程度[1] 。关键词根据推荐项目的不同可以是项目不同的属性值，对文本项目来说，关键词就是从文档中抽取的单词，权重可以通过TF-IDF 技术计算得到。对目标用户进行推荐时，将用户描述文件看成目标项目，可采用多种方式（如欧氏距离、余弦相似性、相关相似性等）计算其它项目与目标项目的相似性，按相似性从大到小的顺序将项目输出给用户。 1.2基于关键词分类的推荐 Mooney 提出了基于文档特征词分类的预测思想：将推荐看成是项目分类问题。首先定义一组类（评分），并让用户对一组训练项目进行评价，基于这个评价计算每个关键词属于某个类的条件概率，从而得出用户的特征描述。然后根据这个特征描述计算推荐候选集中各个项目属于某个类的后验概率。最后将这个后验概率作为项目的推荐预测并将具有最高得分的推荐提交给用户 [2]。 用户的兴趣也是通过关键词来表达，与向量空间模型不同，用户描述文件用特征词－类别矩阵n m X 来表示，m 是特征词个数，n 是类别数，每一个元素j i x ,表示第i 个特征词属于第j 类的条件概率 )|(j i c a p ，项目通过特征词来表达，没有项目描述文件。 作者简介：杨莉云，女，1984年生，汉族，河南驻马店人，讲师；主要研究方向：电子商务、管理 调查与研究 青年记者·2014年4月中 10 ● 张 超 数据新闻的发展特点 ——以网易、新浪、搜狐的数据新闻为例 数 据新闻作为一种新兴的跨学科、跨领域的新闻生产方式，正在改 变着人们阅读和认识世界的方式。在数据信息日渐增多的中国，数据新闻也得到了迅速的发展。 “互联网之父”蒂姆·伯纳斯·李这样描述过新闻未来的方向，“新闻的未来，是分析数据”。数据新闻是在大数据时代背景下，记者重新整合新闻资源创造出的一种全新的新闻生产方式。数据新闻是以数据为中心，密切围绕数据来组织报道，记者主要通过数据统计、数据分析、数据挖掘等技术手段或是从海量数据中发现新闻线索，或是抓取大量数据拓展既有新闻主题的广度与深度，最后依靠可视化技术将经过过滤后的数据进行融合，以形象化、艺术化的方式加以呈现，致力于为读者提供客观、系统的报道以及良好的阅读体验。① 在中国，数据新闻作为一种新兴的新闻生产形式，在发展过程中不仅拥有传统新闻生产的时效性、可读性等特点，而且日渐形成了自己的优势。 数据新闻创新了新闻生产的 叙事形式 传统新闻叙事方式，更多的是文字在前、数字在后，文字为主、数据为辅或是数据与文字相辅相成；数据新闻则是数据为先、文字在后,数据不仅是展示和呈现文字的重要工具，本身也是一种新闻。比如，搜狐“图表”第198期《你，被精神病了吗？》通过数据表明中国精神病患者超过1亿，精神病患者在中国易被忽视，在“指标”压力之下很多人可能会“被精神病”。记者用数据讲故事，数据作为一种新闻事实增加了新闻的直观性和可信度。 数据新闻变革了新闻生产的思维方式 全球复杂网络研究权威、冯·诺依曼奖获得者艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西曾指出：在大数据背景下，人类的很多行为都是可被预测的。从这个角度看，人类的行为并不是互不相关的独立事件，而是相互关联的数据网络中的一个片段，在这张数据大网之下，许多事件的相关性与发展的规律变得有迹可寻。②传统新闻生产的思维方式更多考虑事件的因果关系，较少考虑事件背后的“相关关系”，而数据新闻通过在纵向上分析数据背后的新闻故事，寻找到事件发生规律，进而延伸向未来、预测即将发生类似事件；在横向上将事件作为一个新闻源泉点，延展到其他相关的领域，运用数据多角度地解读新闻事件。 新浪“图解”第98期《被“监控”的生活》，通过数据表明我国有3000万台摄像头，一个人一天中会被早晨出小区的摄像头、乘坐地铁的摄像头、上班进大楼的摄像头、午餐路上的马路电子 眼、下班取钱的ATM 取款机的摄像头和买东西回家的超市摄像头记录至少六次；通过分析普通人一天与之发生“相互关系”的地方，解读这些地方的摄像头监控人的生活，说明人们的日常生活已经被“监控”了。分析事件背后的“相关关系”成了数据新闻的出发点，也日渐成为大数据时代新闻生产的思维基础，变革了新闻生产方式。 数据新闻增强了新闻呈现的可视化效果 数据新闻通常是运用可视化技术，以信息图表的形式发布。信息图表主要通过图表、图解、图形、表格、地图、动画、视频等视觉化工具来传递新闻数据及信息。③在数据新闻的呈现中，数据再也不是枯燥、冗长的表格而是一张张新颖、美观、充实、高效的静态或者动态图像。这种可视化效果不仅满足了当前大数据时代下电子用户对于直观化信息的需求，也赢得了更多的注意力，使得新闻信息的传递更加地清楚和透彻。如搜狐“图表”第212期《中国式二胎生不起》中以广州为例，通过数据柱状图的方式解析生二胎需要的费用为30万元，解读了在中国生不起二胎这一普遍现象。可视化的呈现，是数据新闻相较其他新闻生产方式的独特优势。 数据新闻实现了新闻的交互 性表达 数据新闻的交互性表达通过两个方面实现：一方面是通过数据图表中的交互性设计，如新浪“图解”的《南方部分省市内涝地图》是在浙江、江苏和上海发生重大内涝之后，在地图上以红色 代表受灾的地区，当人们将鼠标移到某个性化推荐系统的文献综述
个性化推荐系统中的多样性综述
新浪网和人民网两大门户网站对比
推荐系统调研报告及综述
新浪网的分析
个性化推荐系统在当当网中的运用分析
社会新闻报道现状及问题研究—以腾讯、新浪、网易三大网络媒体为例为例
个性化推荐技术综述
数据新闻的发展特点--以网易、新浪、搜狐的数据新闻为例
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