学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

移动终端网页个性化显示优化技术研究与实现

作　者: 史晶
导　师: 吴庆波
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 软件工程
关键词: 个性化显示优化文本提取
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 14次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

继传统互联网快速发展的搜索技术为用户广泛接受之后,移动互联网搜索以其更大的便捷性成为人们关注的热点,利用移动终端搜寻信息将是未来的发展趋势。移动终端的存储容量、网络带宽、页面处理速度,屏幕大小和电池使用寿命影响用户体验效果。目前,网络带宽在不断改善,存储容量,页面处理速度和电池寿命的限制将会随着硬件技术的发展而得到解决,唯有屏幕尺寸大小难以改变,但这个问题直接影响用户的使用效果,因此改进移动终端Web页面显示势在必行。本文对移动终端页面显示技术的不足进行研究,设计了一种移动终端网页个性化显示优化系统。首先,介绍了移动终端页面显示的相关理论,为进一步的研究奠定理论基础,接着介绍了目前与移动终端页面显示相关的技术,分别是Web页面结构提取技术、Web页面内容提取技术以及移动终端的页面布局方式,为个性化显示优化系统的设计做铺垫。其次,根据个性化页面显示策略,设计了个性化显示优化系统的总体框架和工作流程,提出基于RBF分块重要度学习的页面显示算法和基于预测内容的文本提取算法。基于RBF分块重要度学习的页面显示算法中,针对“不同用户页面显示不同内容”的需求,使用RBF神经网络学习算法,在分块重要度模型中加入用户的兴趣因素来确定页面的显示内容,缩短用户搜索信息的时间。在基于预测内容的文本提取算法中,考虑到语义内容的完整性,根据标记率提取算法的思想,通过标记率的变化趋势预测“跳点”,以识别页面中的文本内容。然后根据页面内容分布的特点,提出SK-Means聚类算法,该算法能有效地将内容和非内容信息分开,提高了文本内容提取准确率。最后,将个性化显示优化系统部署到Windows Mobile5.0模拟器上,并对系统的性能进行评测,验证系统的可用性。本论文的研究内容是国家科技部“新型网络终端操作系统社区版本研究与开发”的重要组成部分,具有重要的理论和现实意义。

全文目录

摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章绪论  11-16
  1.1 引言  11-12
  1.2 课题背景  12-13
  1.3 课题研究内容  13-14
  1.4 论文组织结构  14-16
第二章相关研究  16-23
  2.1 Web页面信息提取相关研究  16-19
    2.1.1 Web页面结构提取技术研究现状  16-18
      2.1.1.1 基于用户视觉特征的页面结构提取技术  17
      2.1.1.2 基于页面布局信息的结构提取技术  17-18
    2.1.2 Web页面内容提取技术研究现状  18-19
      2.1.2.1 基于统计理论的方法  18
      2.1.2.2 基于DOM结构的提取技术  18-19
  2.2 移动终端页面布局方式  19-20
  2.3 移动终端Web页面显示技术研究现状  20-22
  2.4 本章小结  22-23
第三章个性化显示优化系统的基本架构  23-30
  3.1 个性化显示优化系统的结构  23-27
    3.1.1 用户信息采集模块  24-25
    3.1.2 预处理模块  25
    3.1.3 页面分割模块  25-27
    3.1.4 分块重要度学习模块  27
  3.2 个性化显示优化系统工作流程  27-28
  3.3 个性化显示优化系统特点  28-29
  3.4 本章小结  29-30
第四章基于预测内容的文本提取算法  30-40
  4.1 文本提取必要性分析  30-31
  4.2 基于标记率的内容提取算法分析  31-33
  4.3 基于预测内容的文本提取算法设计  33-37
    4.3.1 基于预测内容的文本提取算法  33-36
    4.3.2 SK-Means聚类算法设计  36-37
  4.4 实验及结果分析  37-39
    4.4.1 测试指标  37
    4.4.2 实验方法  37-39
    4.4.3 实验结果分析  39
  4.5 本章小结  39-40
第五章基于RBF分块重要度学习的页面显示算法  40-49
  5.1 基于用户学习的页面显示策略  40-42
  5.2 用户兴趣库的建立  42
  5.3 分块重要度模型  42-46
    5.3.1 页面语义块分割  43-44
    5.3.2 计算语义块的空间特征值  44-45
    5.3.3 计算语义块的内容特征值  45
    5.3.4 计算语义块文本特征值  45-46
  5.4 RBF分块重要度学习算法  46-48
    5.4.1 RBF神经网络模型  46
    5.4.2 RBF 神经网络学习算法  46-47
    5.4.3 RBF语义块重要度学习实验流程  47-48
  5.5 本章小结  48-49
第六章实现与测试  49-65
  6.1 个性化显示优化系统原型系统实现  49-57
    6.1.1 个性化显示优化系统的实现平台简介  49-50
    6.1.2 个性化显示优化系统的系统原型  50
    6.1.3 个性化显示优化系统各功能模块实现  50-57
      6.1.3.1 用户信息采集模块  50-53
      6.1.3.2 预处理模块  53-54
      6.1.3.3 页面分割模块  54-57
      6.1.3.4 分块重要度学习模块  57
  6.2 实验与评测  57-64
    6.2.1 测试环境  57-58
    6.2.2 评价指标  58
    6.2.3 测试方法和结果分析  58-64
      6.2.3.1 可用性测试方法  59-60
      6.2.3.2 测试结果分析  60-62
      6.2.3.3 性能评估方法  62-63
      6.2.3.4 测试结果分析  63-64
  6.3 本章小结  64-65
第七章总结与展望  65-67
  7.1 工作总结  65-66
  7.2 工作展望  66-67
致谢  67-68
参考文献  68-72
作者在学期间取得的学术成果  72

移动终端网页个性化显示优化技术研究与实现

内容摘要

全文目录

相似论文