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随着互联网的快速普及和渗透，数字资源数量的爆炸式增长使得用户很难从海量信息中寻找到自己真正感兴趣的资源。在这种背景下，个性化推荐系统应运而生，它可以根据用户的兴趣偏好，推荐真正满足用户需求的内容。而原来作为通讯工具的手机通过与互联网的结合已经使其成为了一个新的媒体形式。手机与新闻阅读的结合，满足了人们随时、随地、随身的新闻阅读需求，成为了目前一种全新的新闻阅读习惯和模式。
本文设计并实现了一个基于手机客户端的个性化新闻推荐系统，该系统提供了一个将手机客户端软件与个性化推荐系统结合起来，把最符合用户兴趣偏好的新闻资讯推荐给用户的技术方案。该技术方案以手机客户端为基础，通过对用户阅读行为的采集和分析，构建用户兴趣模型，通过对关键词标签的分析，构建新闻资源模型，然后通过计算用户兴趣模型与新闻资源模型之间的相似度来实现个性化新闻的推荐。在推荐方法的选择上，本文提出了一个将基于内容的推荐技术与基于协同过滤的推荐技术相结合的组合推荐方法，既保留了这两种技术各自的优点又避免了各自的不足，实现了较好的推荐效果。
本文从需求分析出发，将系统划分为手机客户端、新闻推荐服务、用户管理、内容管理、系统管理和通讯管理等功能模块，并重点围绕新闻推荐服务模块进行了分析和研究，介绍了个性化推荐技术，描述了新闻推荐服务设计的具体方法和流程。同时对于其他功能模块也做了简单分析。