1、“.....它可以帮助用户从信息的海洋中获取有用的信息和知识。个性化新闻推荐系统可以通过分析用户使用习惯，识别用户兴趣点，将用户感兴趣的新闻资讯推荐给用户。基于以上背景及存在问题的分析，本文首先分析机器学习在推荐系统中的相关理论与技术，接着以海豚新闻系统为具体案例，根据软件工程的设计思想，分析设计和实现基于无线新闻客户端的推荐系统。主要研究内容为以下四方面分析数据挖掘技术在推荐系统中的应用，并且借鉴各个行业推荐系统的相关理论与技术，得出了新闻推荐系统的功能需求分析。描述百纳新闻推荐系统的总体设计，分析各个推荐方法的优劣。从简单模型推荐系统到复合模型推荐系统的设计，不断寻找更能提高系统性能的模型......”。

2、“.....并通过对用户行为的理解设计出组合模型。实现基于无线客户端的个性化推荐系统，验证它的功能，并通过在数据集上的实验验证推荐系统的性能。新闻推荐系统的设计与实现，方便用户快速获取新闻信息，增加用户点击率，提高新闻展示率，在互联网飞速发展的时代，该系统定会有更广阔的发展空间。关键词个性化新闻推荐聚类负反馈山东大学硕士学位论文,‟大学学报年期刘建国周涛郭强汪秉宏个性化推荐系统评价方法综述复杂系统与复杂性科学年期余力,刘鲁电子商务个性化推荐研究计算机集成制造系统年期,饰,山东大学硕士学位论文,刘金亮，卢美莲基于主题的个性化新闻推荐系统的设计与实现学术论文北京邮电大学项亮，陈义......”。

3、“.....钱旭基于用户关注度的个性化新闻推荐系统信息工程大学学报赵艳霞基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用价值工程饶俊阳贾爱霞冯岩松基于本体结构的新闻个性化推荐计算机工程,刘金亮基于主题模型的个性化新闻推荐系统的研究与实现自然科学进展曾冠明，张闯，肖波，蔺志青基于的中文命名实体识别北京邮电大学,山东大学硕士学位论文致谢本论文的工作是在导师的亲历指导下，在企业导师领导下，在诸多同事的鼎力支持下开展并完成的，系统需求设计与实现的整个工程中，以及从开题报告以及中期检查报告的顺利通过，到最终定稿，他们给了我很大的帮助，在此我表示对他们由衷的感激。感谢学院导师和企业导师的博学，在本论文的写作过程中，他们倾注了大量的心血，从选题到论文设计，严格把关......”。

4、“.....他们不仅对本文的架构设计提供了宝贵的意见，而且在实际研发过程中给与了无私的帮助。写作论文是次系统学习的过程，它是对我前期工作的总结，也是对未来道路的规划，感谢起走过的老师与同事，因为有了你们，我的人生更加美好。山东大学硕士学位论文分类号单位代码密级学号硕士学位论文论文题目基于无线新闻客户端的推荐系统的设计与实现作者姓名培养单位专业名称指导教师合作导师年月日山东大学硕士学位论文分类号单位代码密级学号硕士学位论文论文题目基于无线新闻客户端的推荐系统的设计与实现作者姓名培养单位专业名称指导教师合作导师年月日山东大学硕士学位论文原创性声明和关于论文使用授权的说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文......”。

5、“.....进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名日期关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文......”。

6、“.....决的主要问题本文主要工作论文组织结构第章新闻推荐系统分析与结构设计无线终端网络环境分析系统目标系统总体架构设计新闻特征表示用户模型构建推荐引擎模块推荐新闻生成本章小结第章新闻推荐系统的详细设计新闻特征表示模块详细设计模型命名实体模型模型用户模型构建详细设计用户兴趣数据收集不活跃用户的推荐推荐引擎模块详细设计山东大学硕士学位论文推荐生成模块详细设计用户兴趣衰减隐性负反馈推荐模型模型更新过程新加入新闻推荐流程数据库设计表结构设计用户队列存储设计方案本章小结第章系统的实现与测试系统的开发环境用户兴趣模型评价新闻特征表示模块的实现与结果词袋模型的实现与结果命名实体模型的实现与结果模型的实现与结果命名实体特征推荐比较用户模型构建模块的实现用户浏览数据采......”。

7、“.....新闻资讯的数量以近乎爆炸的速度增长，用户面临着严峻的信息过载问题。用户需要花费很多时间和精力去搜索和选择他们需要的信息。在这种背景下，个性化推荐系统应运而生，它可以帮助用户从信息的海洋中获取有用的信息和知识。个性化新闻推荐系统可以通过分析用户使用习惯，识别用户兴趣点，将用户感兴趣的新闻资讯推荐给用户。基于以上背景及存在问题的分析，本文首先分析机器学习在推荐系统中的相关理论与技术，接着以海豚新闻系统为具体案例......”。

8、“.....分析设计和实现基于无线新闻客户端的推荐系统。主要研究内容为以下四方面分析数据挖掘技术在推荐系统中的应用，并且借鉴各个行业推荐系统的相关理论与技术，得出了新闻推荐系统的功能需求分析。描述百纳新闻推荐系统的总体设计，分析各个推荐方法的优劣。从简单模型推荐系统到复合模型推荐系统的设计，不断寻找更能提高系统性能的模型。设计并实现线性模型推荐命名实体推荐负反馈推荐聚类推荐与改进的词袋模型推荐等各个模型的使用，并通过对用户行为的理解设计出组合模型。实现基于无线客户端的个性化推荐系统，验证它的功能，并通过在数据集上的实验验证推荐系统的性能。新闻推荐系统的设计与实现，方便用户快速获取新闻信息，增加用户点击率，提高新闻展示率......”。

9、“.....该系统定会有更广阔的发展空间。关键词个性化新闻推荐聚类负反馈山东大学硕士学位论文,山东大学硕士学位论文山东大学硕士学位论文摘要网络媒体中，新闻资讯的数量以近乎爆炸的速度增长，用户面临着严峻的信息过载问题。用户需要花费很多时间和精力去搜索和选择他们需要的信息。在这种背景下，个性化推荐系统应运而生，它可以帮助用户从信息的海洋中获取有用的信息和知识。个性化新闻推荐系统可以通过分析用户使用习惯，识别用户兴趣点，将用户感兴趣的新闻资讯推荐给用户。基于以上背景及存在问题的分析，本文首先分析机器学习在推荐系统中的相关理论与技术，接着以海豚新闻系统为具体案例，根据软件工程的设计思想，分析设计和实现基于无线新闻客户端的推荐系统......”。