1、研究主题

        基于语义分析的用户推荐系统。

2、团队成员名单

指导老师:李圣文

3、主题简介

        好友关系可以归结为交际关系和兴趣关系。根据社交网络拓扑进行的好友推荐, 偏重于线下已经认识的好友即现实交际关系而忽视网络潜在(感兴趣)好友的推荐,这样无法挖掘出潜在的网络好友关系,也很难让社交网络变得更加密集。

        本课题的主要目标在于进行语义分析。在将所搜集到的用户信息储存到数据库后,应用网络爬虫收集等方式进行大数据的收集,算法分析后实现对用户的性格爱好和传送内容基本完全匹配的对象进行定向投放,并在此过程中做到完全屏蔽广告和无用信息。

        我们主要是为了解决用户在实际生活中,缺乏与相类似的人的交流的情况,而在网络上构建了一个平台。针对现在社会中的社交盲点,即陌生人趋向性社交,因为每个人都想要和了解自己心情的人交流,但是很多时候周围没这样的好友,或者有些心情不适合和朋友交流,对于这样的心情,我们希望可以通过我们的系统,以发邮件分析邮件内容匹配用户的方式解决。

4、研究成果展示及总结

        系统主要有三个界面,在这些界面下面还有许多子界面,子界面在此不进行详细展示。在进入页面之后显示的第一个界面,是推荐给用户的内容,有邮件的作者用户名,邮件的简要内容,以及邮件的ID;系统的第二个界面是用户的个人界面,用户可以在这个界面中进入在展示图中的诸多子界面,查看有关自己的数据库中的内容;系统第三个界面是编写邮件的界面,在其中编写了之后,点击发送,后台会自动分析用户邮件的主题,然后将主题内容,情感偏好等数据存储到数据库之中,供给后台匹配;

        本次项目给予了我们一次不同寻常的体验。在整个开发之中,我们学到了很多新奇的东西,也遇到了不少的问题,而我们四个人齐心协力,解决问题,也让我们体验到了团队合作的力量。在整个开发之中,我们将系统不断修改,逐步实现最终的功能,在系统中添加数据进行调试,保证系统的可用性,在添加了测试数据之后,测试系统显示数据的正确性,并且在算法进行合适调试之后进行嵌入,正确分析出情绪特点,并显示给不同偏好的用户。;在收尾阶段,进行文档整理以及诸多细节的弥补。将语义分析算法使用转移到了腾讯文智平台,因为其更加准确,而且算法比较完整。

  • 团队合照

(因为现在四个人不在一个城市,所以只有队长的单人照)