面向中小学生的移动智能推介系统的设计

摘 要：伴随移动网络科技的进步，在移动互联网上取得有价值的咨询将变得不那么容易。个性化推介系统的诞生与运用，让以往因特网上信息过载的情况得到改善。作者在已有的推荐算法的前提下，给出一类以客户分类与记录信誉度加权的协同过滤推介算法。并利用J2ME科技创建移动互联网个性化推介原型系统。

关键词：中小学生；移动智能；推介系统

经过若干年的发展，伴随移动网络的迅猛进步——尤其是我国3G牌照落地，移动网络使用人数暴增。我国互联网信息中心统筹的数据说明，2012年前半年我国网络使用人数高达5.38亿，而移动设备使用人数逼近3.88亿。而伴随这种情况的还有移动网络方面信息的呈几何级数增加，让大众通过移动互联网取得有意义的信息变得不那么简单。为化解因特网上信息湮没的困局，个性化推介科技开始“大显身手”。参考移动网络的特别属性，作者将以往老旧的因特网上的个性化推介科技与移动网络对接，形成了移动个性化推介的离线化解方案，而且创设了以J2ME为核心的移动个性化推介系统，这是对以往模式的一种升级，并且让用户获取信息的途径更为便捷。

1 ATC与CF融合的推介系统

1.1 有关科技概论

为消除文本分类过程中人为因素的影响，自动文本分类科技有着良好的发展前景。当前较为普及的是KNN、朴素贝叶斯模式、SVM等。这类模式均牵涉到统筹学领域，通过特征提取来注释文本文档，构建文档模型后，应该使用有差别的分类器来划分文本文档。文本文档分类构建是通过读取大批文档实现的，进而统一了对文本文档的分类意见，让分类流程中的人为影响尽可能小。

协同过滤，又被称作协作型过滤，其在信息过滤与信息获取方面广泛应用。协作型过滤算法，一般要召集一大批人实施搜寻，并通过这种算法获得与客户爱好相似的一小拨人，并对这部分客户的爱好实施查证，将结果联合获得有着严谨排序的推介表格。协同过滤科技的种类有以客户类似度为核心的协同过滤、以推介事项为核心的协同过滤、以模具为核心的协同过滤三种。Userbased协同过滤是通过寻求类似客户团体，依照其网上冲浪的记载内容，寻求到有类似爱好并推介给客户；Item-based协同过滤算法是推介事项间的类似度，参照客户的冲浪喜爱，将事项推介给客户；Model-based协同过滤，应构建个性化推介的数模，依照数模来推算推介集。

作者通过朴素贝叶斯分类器和以项目为核心的协同过滤计算来构建移动互联网的个性化推介系统。

1.2 个性化推介模型

以J2ME科技为核心的个性化推介体系的结构，系统模型使用C/S构造设计，用户端使用J2ME科技来完成移动设备用户对讯息的获取，伺服器终端使用Servlet。

而推介模型能够划定为四个重要版块：

（1）客户讯息收集划定为显性的信息收集与隐蔽的信息收集两种模式。显性的学习收集模式在客户的终端浏览页面创设讯息回馈版块，在该版块内客户能够参照自身的偏好获得对应的讯息；隐蔽的讯息收集模式是客户参考对讯息的浏览时长，决定是否储蓄讯息、是不是转载讯息等。

（2）讯息发布系统的功能通常是增加推介讯息，在此流程中，利用朴素贝叶斯文本分类器对文档种类实施划定。

（3）个性化推介引擎利用以客户背景讯息分类与国王使用记载可信度加权的Item-Based协同过滤计算，来逐渐推介讯息集。

（4）终端系统使用以J2ME科技为核心的模式，实现讯息获取与客户爱好收集等工作。

1.3 朴素贝叶斯文本类别的划分

文本类别的划分是把无法预知的文本种类划定到既定的种类中，进而减少人为元素的影响。朴素贝叶斯类别划分涉及到古典数理知识，分类情况较为理想，并且模型构造简易，优势明显。所以，面向中小学生，作者挑选朴素贝叶斯分类器来对文本进行类别的划分。

作者所应用的以朴素贝叶斯分类为核心的文本分类流程是：

1.3.1 练习文本的向量空间显示

构建向量空间模型的步骤包含文本分词处置、消除停用词、特点抉择等。通过各版块的衔接，最后将明确组别内的特征词当成特征词空间W={w1，w2，w3，…Wn}，W是特征词。把文本放入这个组别的特征词空间，让文本的阐述变成T（A）={PA1、PA2、PA3，…PAn}，PA1是文本频率法表示词Wi在文本A上的加权。PAi能够使用信息增益模式，开放拟合检测等其他模式来显示。

1.3.2 换算每一特征词的种类的概率分布

换算每一特征词隶属何种种类的几率，其具象化的换算模式是：分开验算每种文本的质心，并换算词映射每个种类的几率，最后构成特征词-文档种类的相应矩阵。而有关文本集质心的换算此处不再赘述，可以查找相关资料获得对应算法。

1.3.3 向量空间模型的构成

依照既定的特征词空间，把即将进行类别划分的文本放入特征词空间内，让其显示为向量空间模式：T（X）={Px1，Px2，Px3…Pxm}。

1.3.4 依照特征词的几率分布状况，换算即将进行类别划分的文本的种类

明确类别划分文本T（X）隶属类别划分Ck（Ck∈{C1，C2，C3…Cn}）的几率R（k），并进行换算。

1.3.5 明确将济宁类别划分的文本的种类

使用对应的算式把即将划分类别的文本隶属每一类别的几率R（k），算出极大值R（k）的种类就是文本的终极分类。

1.4 以用户类别划分与记载可行度权重为核心的协同过滤算法

作者给出的改善后的协同过滤算法，与以往的协同过滤算法的差异在于：根据客户的背景条件实施类别的划分以及客户过往的记载讯息甲醛。依照客户背景条件实施过滤的思维源自于一类假设：同样背景讯息的客户有着近似的讯息需要，依照客户的背景讯息清理关系不大的客户团体记载，能够减少过往考评记载的维数，提升系统的运转质量。而权衡到客户的喜好会不断改变，过往的考评记载无法完整映射用户的喜好，所以对客户的过往考评记载实施加权处置，让与目前时态最为趋近的考评记载获得很高的权限，如此能够在参考过往记载的基础上，提升考评的可靠性。

而对客户的种类进行划分，通常要过滤掉与用户关系不大的冗杂讯息，提取客户的真正背景讯息，这样的讯息被叫做关键元素。以取得的关键元素为核心，对客户实施类别的划分。客户类别的划分通常要注意：

（1）统筹客户最感兴趣的隶属类别，即客户的喜好状况。

（2）换算客户讯息基础讯息集的讯息熵。

（3）换算客户基础讯息内每一属性的信息增益，并挑选信息增益最为明显的特性，并将其看成是左右客户获得讯息的关键要素，并把关键要素看成是客户背景讯息分类的准则，来划定不同种类的客户。

而应注意的是，如果用户背景讯息类别划分的强度过高，或者客户过往记载讯息量极大，那么应使用若干个用户背景讯息联合的模式来获得关键要素。信息增益与信息熵的有关使用效果，应通过ID3分类算法完成。另外，还包含一部分以信息增益为核心的特征抉择模式。另外，还有信息近似度算法等，此处不再一一赘述。

2 面向中小学生的移动个性化推介系统设计

2.1 整体结构

首先，应构建J2ME的移动互联网个性化讯息推介系统的层级模型。其通常分成用户端参数获得层、Web层、参数操控层、参数储蓄层。用户端通常以向终端客户提供推介讯息，来获得客户的显性数据与客户的隐蔽数据；Web层通常通过Servlet、JSP等，向系统的参数库供应推介的讯息，并且通过Servlet为J2ME用户端程序以HTTP/HTTPS等形式来取得或增添讯息；参数操控层通常包含JAVA BEAN，这部分JAVA BEAN封装了参数操控API，并为外部环境供应一致性强的访问端口；参数储蓄层使用的则是Oracle 10g参数库管控软件。

2.2 用户端程序流程

用户端开启是依靠主MIDlet实现的，其完成了推介讯息留存、讯息搜索、客户个体爱好回馈等工作，是最先使用用户端程序来进行客户注册、密码设定与讯息阅览等工作的。之后能够直观地使用RMS内的个体讯息完成登录，通过检验达标后，客户就可以在自身权限范围内完成操控。

2.3 伺服器端程序构造

伺服器端程度关键版块是文本类别划分版块、个性化推介版块。为减少客户的等待时长，这两类版块的运转在线下进行。就是说预设既定的运转时长或人工操控来设定特征词空间、几率分布讯息、客户的类别划分特性、推介集讯息等。

此处，作者仅阐述个性化讯息推介版块。其通常会生成并保护客户间的推介讯息集。该流程应确保推介讯息的新奇性，所以，应在后台开启运转线程，让推介集讯息能够推陈出新。

3 结束语

作者在文章中为化解移动互联网的讯息过量的困局给出了一类化解模式，并且这是面向中小学生的移动智能推介系统，基本上完成了以J2ME为核心的移动互联网个性化推介原型系统，而且其被实践证明是切实可行的。因为还存在一部分漏洞，比如：如何加入诱导因子，让学生兴趣引导到健康方向上来，如何根据年龄段提供智能推介信息等，作者提出的原型系统在推介效果以及普及性方面还需不断加强。

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作者简介：欧阳子凌（1999-），男，汉族，湖南省宁乡一中高二679班学生。