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技术奖一等奖（1）
- 基于Mahout的个性化新闻推荐的研究
- 随着互联网时代的信息爆炸式增长，在网络上充斥着大量的信息和各种各样的新闻，面对海量的新闻信息，新闻媒体的传播方式受到了挑战，如何将用户需要和感兴趣的新闻推荐给用户成为亟待解决的问题，比如近一两年“今日头条”这个个性化新闻推荐应用的出现，促使网络新闻媒体做出自己的反应。
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技术奖二等奖（1）
- 网页敏感关键词匹配技术研究
- 图书审核、新闻评论和社区论坛等系统都依赖于关键字过滤。高效、准确的关键词匹配算法能提升这些系统的性能，提高审核人员的效率。本文提出了一种网页敏感关键词匹配的技术，通过对待检测文本预处理，减少敏感词库的负担，采用Trie存储检索敏感词，最大限度地减少无谓的字符串比较，最后通过管理人员的反馈信息及时更新敏感词库使得过滤更加高效。
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技术奖三等奖（1）
- 人民网微信平台运营研究：现状、问题与对策
- 本文根据微信的产品特点，结合人民网公众号现存问题，对人民网微信平台发展提出了几点建议。研究发现，人民网的优势在于权威身份与丰富资源，不足在于尚未开发迎合新媒体特点的相关功能。我们认为，应通过频道资源整合、内容年轻化、个人定制等方式，引导微信用户对人民网公众号产生黏着，引发分享，进而推广人民网品牌形象。
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