【摘 要】
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随着互联网在全球的快速发展，网上的信息每天都在呈指针数级的增长，用户可以在网上获得越来越丰富的信息资源。但是，随着信息类型日渐多样化，如何快速、准确找到自己感兴趣的信息
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随着互联网在全球的快速发展，网上的信息每天都在呈指针数级的增长，用户可以在网上获得越来越丰富的信息资源。但是，随着信息类型日渐多样化，如何快速、准确找到自己感兴趣的信息成为困扰用户的难题，原始的信息获取方式在很大程度上已经不能满失足用户的个性别化需求，以用户为中心的个性化信息采集与服务模式已成为当前研究的热点之一。本文研究与实现的系统将信息采集技术与信息服务技术相结合，通过信息采集技术获取互联网上的实时信息，为信息推送服务提供数据源，再根据不同用户的需求，创建用户的兴趣模型，以多种方式为用户提供专属的信休息服务。本文采用广度优先遍历算法结合网址的筛选策略（包括爬取深度、网址处理范围和网址URL格式等）设计并实现了一款高效、实用的网络爬虫，通过并行处理方式进行URL地址的爬取，极大的提高了爬取效率。在信息抽取技术中，结合网页信息的特点采用了基于模板的网页信息抽取技术，将网页上非结构化的信息提取转化为结构化的信息保存到数据库中，经过信息的去噪和分类等后期处理、加工，为用户提供个性化服务的数据源。在个性化信息推送部分，采用用户主动定制和系统自动分析相结合的用户兴趣模型生成方法，通过显示和隐式两种方式获取并分析用户兴趣，建立更加准确的用户兴趣模型。最后，利用信息主动推送技术，借助多种推送方式，如网页、邮件、短信等将信息传递给用户，为用户提供更加实时、高效的个性化信息推出送服务。
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