随着互联网技术的飞速发展,各种资讯聚合应用层出不穷,这些应用将各类内容整合在一起,方便信息的获取与传递。然而此类应用往往更侧重于信息流推荐,且常出现“标题党”低质资讯,在一定程度上影响了用户阅读体验。本文旨在为用户提供一个个性化优质资讯系统。个性化是指系统不推荐内容,仅提供多种不同类型的频道,用户根据自己的兴趣和需求主动选择订阅内容,生成个性化专属资讯,同时,系统基于用户行为数据生成个人兴趣画像,并基于画像进行社区个性推荐。优质资讯是指系统借助自然语言处理相关技术自动识别出非“标题党”资讯,为用户呈现优质内容,同时系统对资讯提取关键字和生成摘要,保障资讯内容质量,方便用户判断内容价值,提升用户体验。本文首先阐述课题背景与意义,确定论文的主要研究内容,分别为算法研究与设计和个性化优质资讯系统设计与实现。然后本文介绍了研究过程中涉及到的关键技术与理论,包括Web前端开发技术、Web后台开发技术、自然语言处理相关算法模型和深度学习工具库。随后本文对系统进行需求分析,确定各功能的用例图并给出用例说明。通过需求分析,对系统进行概要设计,确定软件整体结构和功能模块划分,完成数据库、前端UI及数据通信接口设计。在概要设计的基础上,本文以模块为单位进行详细设计与实现,根据时序图和流程图完成各模块功能实现。最后,本文对系统分别进行功能测试和非功能测试,并对测试结果进行分析和总结。本文根据实际应用场景,结合Web应用开发技术和自然语言处理技术,最终设计并实现了一个功能完善、方便实用的个性化优质资讯系统。