基于深度学习的新闻内容推送软件的设计与开发任务书

 2020-02-11 12:02
设计(论文)主要内容

1. 前期知识储备:
(1)了解用于开发新闻推送软件的Java Web框架

(2)了解常用于深度学习的Keras框架。

(3)了解常用于信息过滤的深度学习算法。

2. 研究内容:

在浏览“知乎”、“QQ空间”、“新浪微博”的时候,系统会根据我们的偏好不断的推送一些内容到我们的首页上。通常SNS社区选择该推送何种内容的依据往往是一些比较简单且粗略的兴趣定制、或是内容的发布时间或者基于某个数值评判出的“最受欢迎的内容”,而并不顾及这些内容的质量和与用户的相关程度究竟如何。本次毕业设计将使用Java Web技术设计一个供用户浏览各种新闻的新闻推送软件,并且使用流行的深度学习框架Keras建立模型进行新闻文本信息的分类,提供依据与用户兴趣相关程度排序的文本内容推送并且筛除有“水军”作弊嫌疑的“受欢迎内容”。

3. 文档:

明确研究背景及意义,对于深度学习所使用的训练集、验证集和测试集做出综述,对本次研究使用深度学习算法开发的信息过滤技术以及新闻推送软件开发过程进行较为详细的阐述,并以使用Java Web开发的新闻推送软件进行实验,最后给出自己的建议与结论。
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