面向中小學生的移動智能推介系統的設計

摘 要：伴隨移動網絡科技的進步，在移動互聯網上取得有價值的咨詢將變得不那么容易。個性化推介系統的誕生與運用，讓以往因特網上信息過載的情況得到改善。作者在已有的推薦算法的前提下，給出一類以客戶分類與記錄信譽度加權的協同過濾推介算法。并利用J2ME科技創建移動互聯網個性化推介原型系統。

關鍵詞：中小學生；移動智能；推介系統

經過若干年的發展，伴隨移動網絡的迅猛進步——尤其是我國3G牌照落地，移動網絡使用人數暴增。我國互聯網信息中心統籌的數據說明，2012年前半年我國網絡使用人數高達5.38億，而移動設備使用人數逼近3.88億。而伴隨這種情況的還有移動網絡方面信息的呈幾何級數增加，讓大眾通過移動互聯網取得有意義的信息變得不那么簡單。為化解因特網上信息湮沒的困局，個性化推介科技開始“大顯身手”。參考移動網絡的特別屬性，作者將以往老舊的因特網上的個性化推介科技與移動網絡對接，形成了移動個性化推介的離線化解方案，而且創設了以J2ME為核心的移動個性化推介系統，這是對以往模式的一種升級，并且讓用戶獲取信息的途徑更為便捷。

1 ATC與CF融合的推介系統

1.1 有關科技概論

為消除文本分類過程中人為因素的影響，自動文本分類科技有著良好的發展前景。當前較為普及的是KNN、樸素貝葉斯模式、SVM等。這類模式均牽涉到統籌學領域，通過特征提取來注釋文本文檔，構建文檔模型后，應該使用有差別的分類器來劃分文本文檔。文本文檔分類構建是通過讀取大批文檔實現的，進而統一了對文本文檔的分類意見，讓分類流程中的人為影響盡可能小。

協同過濾，又被稱作協作型過濾，其在信息過濾與信息獲取方面廣泛應用。協作型過濾算法，一般要召集一大批人實施搜尋，并通過這種算法獲得與客戶愛好相似的一小撥人，并對這部分客戶的愛好實施查證，將結果聯合獲得有著嚴謹排序的推介表格。協同過濾科技的種類有以客戶類似度為核心的協同過濾、以推介事項為核心的協同過濾、以模具為核心的協同過濾三種。Userbased協同過濾是通過尋求類似客戶團體，依照其網上沖浪的記載內容，尋求到有類似愛好并推介給客戶；Item-based協同過濾算法是推介事項間的類似度，參照客戶的沖浪喜愛，將事項推介給客戶；Model-based協同過濾，應構建個性化推介的數模，依照數模來推算推介集。

作者通過樸素貝葉斯分類器和以項目為核心的協同過濾計算來構建移動互聯網的個性化推介系統。

1.2 個性化推介模型

以J2ME科技為核心的個性化推介體系的結構，系統模型使用C/S構造設計，用戶端使用J2ME科技來完成移動設備用戶對訊息的獲取，伺服器終端使用Servlet。

而推介模型能夠劃定為四個重要版塊：

（1）客戶訊息收集劃定為顯性的信息收集與隱蔽的信息收集兩種模式。顯性的學習收集模式在客戶的終端瀏覽頁面創設訊息回饋版塊，在該版塊內客戶能夠參照自身的偏好獲得對應的訊息；隱蔽的訊息收集模式是客戶參考對訊息的瀏覽時長，決定是否儲蓄訊息、是不是轉載訊息等。

（2）訊息發布系統的功能通常是增加推介訊息，在此流程中，利用樸素貝葉斯文本分類器對文檔種類實施劃定。

（3）個性化推介引擎利用以客戶背景訊息分類與國王使用記載可信度加權的Item-Based協同過濾計算，來逐漸推介訊息集。

（4）終端系統使用以J2ME科技為核心的模式，實現訊息獲取與客戶愛好收集等工作。

1.3 樸素貝葉斯文本類別的劃分

文本類別的劃分是把無法預知的文本種類劃定到既定的種類中，進而減少人為元素的影響。樸素貝葉斯類別劃分涉及到古典數理知識，分類情況較為理想，并且模型構造簡易，優勢明顯。所以，面向中小學生，作者挑選樸素貝葉斯分類器來對文本進行類別的劃分。

作者所應用的以樸素貝葉斯分類為核心的文本分類流程是：

1.3.1 練習文本的向量空間顯示

構建向量空間模型的步驟包含文本分詞處置、消除停用詞、特點抉擇等。通過各版塊的銜接，最后將明確組別內的特征詞當成特征詞空間W={w1，w2，w3，…Wn}，W是特征詞。把文本放入這個組別的特征詞空間，讓文本的闡述變成T（A）={PA1、PA2、PA3，…PAn}，PA1是文本頻率法表示詞Wi在文本A上的加權。PAi能夠使用信息增益模式，開放擬合檢測等其他模式來顯示。

1.3.2 換算每一特征詞的種類的概率分布

換算每一特征詞隸屬何種種類的幾率，其具象化的換算模式是：分開驗算每種文本的質心，并換算詞映射每個種類的幾率，最后構成特征詞-文檔種類的相應矩陣。而有關文本集質心的換算此處不再贅述，可以查找相關資料獲得對應算法。

1.3.3 向量空間模型的構成

依照既定的特征詞空間，把即將進行類別劃分的文本放入特征詞空間內，讓其顯示為向量空間模式：T（X）={Px1，Px2，Px3…Pxm}。

1.3.4 依照特征詞的幾率分布狀況，換算即將進行類別劃分的文本的種類

明確類別劃分文本T（X）隸屬類別劃分Ck（Ck∈{C1，C2，C3…Cn}）的幾率R（k），并進行換算。

1.3.5 明確將濟寧類別劃分的文本的種類

使用對應的算式把即將劃分類別的文本隸屬每一類別的幾率R（k），算出極大值R（k）的種類就是文本的終極分類。

1.4 以用戶類別劃分與記載可行度權重為核心的協同過濾算法

作者給出的改善后的協同過濾算法，與以往的協同過濾算法的差異在于：根據客戶的背景條件實施類別的劃分以及客戶過往的記載訊息甲醛。依照客戶背景條件實施過濾的思維源自于一類假設：同樣背景訊息的客戶有著近似的訊息需要，依照客戶的背景訊息清理關系不大的客戶團體記載，能夠減少過往考評記載的維數，提升系統的運轉質量。而權衡到客戶的喜好會不斷改變，過往的考評記載無法完整映射用戶的喜好，所以對客戶的過往考評記載實施加權處置，讓與目前時態最為趨近的考評記載獲得很高的權限，如此能夠在參考過往記載的基礎上，提升考評的可靠性。

而對客戶的種類進行劃分，通常要過濾掉與用戶關系不大的冗雜訊息，提取客戶的真正背景訊息，這樣的訊息被叫做關鍵元素。以取得的關鍵元素為核心，對客戶實施類別的劃分。客戶類別的劃分通常要注意：

（1）統籌客戶最感興趣的隸屬類別，即客戶的喜好狀況。

（2）換算客戶訊息基礎訊息集的訊息熵。

（3）換算客戶基礎訊息內每一屬性的信息增益，并挑選信息增益最為明顯的特性，并將其看成是左右客戶獲得訊息的關鍵要素，并把關鍵要素看成是客戶背景訊息分類的準則，來劃定不同種類的客戶。

而應注意的是，如果用戶背景訊息類別劃分的強度過高，或者客戶過往記載訊息量極大，那么應使用若干個用戶背景訊息聯合的模式來獲得關鍵要素。信息增益與信息熵的有關使用效果，應通過ID3分類算法完成。另外，還包含一部分以信息增益為核心的特征抉擇模式。另外，還有信息近似度算法等，此處不再一一贅述。

2 面向中小學生的移動個性化推介系統設計

2.1 整體結構

首先，應構建J2ME的移動互聯網個性化訊息推介系統的層級模型。其通常分成用戶端參數獲得層、Web層、參數操控層、參數儲蓄層。用戶端通常以向終端客戶提供推介訊息，來獲得客戶的顯性數據與客戶的隱蔽數據；Web層通常通過Servlet、JSP等，向系統的參數庫供應推介的訊息，并且通過Servlet為J2ME用戶端程序以HTTP/HTTPS等形式來取得或增添訊息；參數操控層通常包含JAVA BEAN，這部分JAVA BEAN封裝了參數操控API，并為外部環境供應一致性強的訪問端口；參數儲蓄層使用的則是Oracle 10g參數庫管控軟件。

2.2 用戶端程序流程

用戶端開啟是依靠主MIDlet實現的，其完成了推介訊息留存、訊息搜索、客戶個體愛好回饋等工作，是最先使用用戶端程序來進行客戶注冊、密碼設定與訊息閱覽等工作的。之后能夠直觀地使用RMS內的個體訊息完成登錄，通過檢驗達標后，客戶就可以在自身權限范圍內完成操控。

2.3 伺服器端程序構造

伺服器端程度關鍵版塊是文本類別劃分版塊、個性化推介版塊。為減少客戶的等待時長，這兩類版塊的運轉在線下進行。就是說預設既定的運轉時長或人工操控來設定特征詞空間、幾率分布訊息、客戶的類別劃分特性、推介集訊息等。

此處，作者僅闡述個性化訊息推介版塊。其通常會生成并保護客戶間的推介訊息集。該流程應確保推介訊息的新奇性，所以，應在后臺開啟運轉線程，讓推介集訊息能夠推陳出新。

3 結束語

作者在文章中為化解移動互聯網的訊息過量的困局給出了一類化解模式，并且這是面向中小學生的移動智能推介系統，基本上完成了以J2ME為核心的移動互聯網個性化推介原型系統，而且其被實踐證明是切實可行的。因為還存在一部分漏洞，比如：如何加入誘導因子，讓學生興趣引導到健康方向上來，如何根據年齡段提供智能推介信息等，作者提出的原型系統在推介效果以及普及性方面還需不斷加強。

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作者簡介：歐陽子凌（1999-），男，漢族，湖南省寧鄉一中高二679班學生。