基于微信的校園信息服務平臺設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)字化信息技術的快速發(fā)展，各大高校逐漸重視新興信息技術在管理和教學中的應用。使用新技術在高校中開展學生工作，已經成為高校提升工作技術含量，減少學校與學生間關系生疏的主要方法之一?，F(xiàn)階段移動設備的大量使用以及無線網絡的大范圍覆蓋，使廣大師生將更多的時間用于從移動設備獲取信息和處理人際關系。以前通過計算機網頁瀏覽的方法已經無法滿足當今學生時間碎片化、隨意化的使用特點。
　　本論文通過研究用戶使用量大、信息傳播效率高的微信公眾平臺，

2、結合高校的實際情況，使用云計算服務搭建了一款面向高校信息查詢的服務平臺。旨在改善學生校內獲取信息的渠道，提高學生與學校間的信息關聯(lián)。論文的主要工作包括：
　　(1)分析了現(xiàn)階段構建移動信息平臺的主要技術，比較并選用了云服務器、微信公眾平臺、數(shù)據(jù)庫以及 PHP技術來構建一種低成本、易于架設的校園信息服務平臺。并使用云服務器拓展的Cache技術提高了信息抓取和反饋的速度。通過HTTP協(xié)議完成了后臺服務器與微信服務器的驗證與互聯(lián)。

3、>　　(2)通過針對校園用戶使用需求的分析，設計并實現(xiàn)了個人信息查詢、校園信息查詢及校園社區(qū)等模塊的主要功能，使整體平臺能夠提供一種便攜獲取校內信息的途徑，以滿足用戶隨時隨處獲取校園信息的基本需求。
　　(3)論文研究了網頁信息抽取模式和話題聚類方法。通過研究具有半結構化數(shù)據(jù)格式特征的XML語言格式，使用文檔樹轉換解析和正則表達式匹配兩種方法進行目標網頁源碼中有效信息數(shù)據(jù)的搜索和提取。提出一種使用文本聚類進行用戶興趣話題分析和獲取

4、的方法。首先通過SCWS進行文本分詞和特征提取，然后使用向量空間模型構造文本的表示模型，最后使用改進的k-means聚類算法獲得用戶興趣推薦的相關話題。
　　(4)論文通過研究同義詞語林輔助計算詞語相似度的方法，對平臺所獲取的短文本進行了同義詞語義處理，提出了一種使用中間指示向量進行短文本聚類的方法，優(yōu)化了短文本話題的聚類。通過同義詞語義輔助，提高了話題的分類效果。
　　經過對部署在云端的信息平臺的實際測試，整個系統(tǒng)擁有較強