8篇关于个性化新闻推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于个性化新闻推荐的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到个性化新闻推荐等主题,本文能够帮助到你

基于协同过滤的信息推荐系统研究

这是一篇关于个性化新闻推荐,协同过滤,聚类,贝叶斯框架,云计算的论文, 主要内容为在互联网高速发展的今天,信息超载问题日益严重,互联网技术的下一发展趋势就是解决信息超载问题,针对每个用户之间的差异,为用户提供其最感兴趣的信息。因此,能够根据用户之间的差异,利用相应算法帮用户发现其喜欢内容的个性化推荐技术应运而生。近年来,学术界对推荐系统的研究热度越来越高,已经逐步形成了一门独立的学科,各大互联网公司也都对自己的推荐系统大力投入。但推荐系统中的冷启动、数据稀疏性、可扩展性问题依然没有得到全面、良好地解决,而专门针对推荐系统的推荐攻击方法也日益增多。本文以基于协同过滤的个性化新闻信息推荐系统为研究重点,主要工作为： 1)提出高效的聚类及相似度计算方法,在协同过滤的基础上结合频繁队列计算推荐评分,解决了用户评分矩阵的稀疏性问题、可扩展性问题和用户冷启动问题。2)针对新闻信息的特性,根据新闻的不同主题对新闻进行分类,通过用户历史行为预测其当前的主题兴趣,建立用户配置文件,对推荐结果进行过滤。3)基于MapReduce模型实现可扩展的离线聚类算法,使得个性化信息推荐系统能够并行运行,满足了海量信息和海量用户的个性化推荐需求。4)给出了通用的个性化推荐系统的整体设计,包括online部分、offline部分及其工作流程。并根据新闻领域的特点,给出用户主题兴趣预测模块的设计方案。论文最后对上述算法进行了验证,经过MinHash聚类后的推荐效率随着数据量的增加优势越来越明显；基于MinHash和频繁队列的混合推荐算法,对于冷启动用户产生推荐的准确率和召回率相对与传统推荐算法的准确率和召回率均有50%以上的提升；基于MinHash聚类、频繁队列、主题兴趣预测的混合推荐算法,产生推荐结果的准确率和召回率相比与传统推荐算法的准确率和召回率均有10%以上的提升

基于主题的个性化新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于个性化新闻推荐,主题分类,泛化性强,半监督学习的论文, 主要内容为网上新闻的快速增长使得个人难以保持对最新新闻的了解,个性化新闻推荐系统旨在为用户提供针对个人兴趣的定制新闻体验以解决这一挑战。个性化新闻推荐系统的一个重要工作就是对新闻进行文本主题分类,主要的做法是对新闻进行精细化文本特征提取。目前业界对新闻主题分类的做法主要是采用参数规模庞大的深度学习模型,这在计算资源受限的情况下,非常影响推荐系统的性能。但是采用传统的轻量级文本主题分类算法,则会面临主题分类模型泛化性不强的难题,并且常规的文本主题分类训练方式,容易倾向于量级大的新闻类目。考虑到在计算资源受限的情况下,为了更快速准确的为用户提供个性化的新闻推荐,本文在常规的轻量级文本主题分类的基础上,增加了类目不均衡损失和语义一致性损失,从而构建了新闻文本表征增强的主题分类模型,使得主题分类模型的泛化性更强,并将其应用于个性化新闻推荐系统中,让用户获得更好的使用体验。本文的主要工作如下:首先,选用轻量级的文本分类模型TextCNN用于新闻主题分类,在训练过程中对训练的损失添加类目权重惩罚项,使得模型能够克服主题类目不均衡的问题,并且添加语义一致性损失,增强模型的泛化能力。其次,将大量无标注新闻文本融入到半监督学习中,利用未标记的数据扩充训练数据集,进一步完善文本表征增强的主题分类模型,并通过公开的数据集验证了模型的有效性。最后,设计并实现了个性化新闻推荐系统的前台展示系统和后台管理系统,同时将增强的主题分类模型应用在该系统中,提升用户的使用体验。实验表明本文构建的文本表征增强的主题分类模型,能够很好的应对新闻主题类目不均问题,并且具有更强的泛化性,相比较于传统的文本分类模型在新闻主题分类上效果更好。将其应用于本文设计实现的个性化新闻推荐系统,经过测试能够正常地运行,可以满足用户对个性化新闻推荐的需求。

基于文本特征的个性化新闻推荐技术研究

这是一篇关于个性化新闻推荐,多粒度信息,多层次兴趣的论文, 主要内容为随着互联网的兴起和人们阅读方式的变化,数字化阅读发展迅猛。搜狐新闻、网易新闻等在线新闻平台吸引了大量用户阅读数字新闻,然而用户每天从大量的新闻中选择出自己感兴趣的新闻是困难的。个性化新闻推荐技术可以帮助用户过滤和筛选信息,提供更有价值的新闻内容。个性化新闻推荐技术的关键在于准确理解和捕捉新闻文本的语义信息,以衡量不同新闻之间的相似性和相关性。目前,基于表示的匹配的个性化新闻推荐方法通常将新闻文本和用户兴趣表示为向量,并通过计算它们之间的相似度或匹配程度来进行推荐。然而,这种方法未能充分考虑词语对之间的交互,从而限制了模型的表达能力。虽然这种方法可以捕捉新闻整体的语义信息,但却忽略了词语之间的细粒度关系。因此,在某些情况下,基于表示的匹配个性化新闻推荐方法可能无法充分利用词语对的交互信息,导致推荐结果缺乏准确性和个性化程度。另一方面,通过分析用户的历史交互序列并提取用户的兴趣特征,也是个性化新闻推荐中非常重要的步骤。然而,目前的大多数个性化新闻推荐方法在建模用户兴趣特征表示时往往没有考虑与候选新闻的交互。候选新闻与用户兴趣之间的交互可以提供更多的上下文信息,有助于推荐系统更好地理解用户的兴趣偏好。如果忽略了这种交互,模型的表达能力将受到限制,可能无法充分挖掘用户的兴趣特征,从而导致性能降低。因此,充分挖掘新闻文本的语义特征以及从用户的历史交互序列中提取用户的兴趣特征,是为了实现更加个性化的新闻推荐而进行的有意义的研究工作。通过这些工作,可以提升推荐系统的准确性和用户体验,满足用户的个性化需求,并为他们提供更有价值的新闻内容。本文全面具体的对个性化新闻推荐任务进行了分析,同时,针对现有的基于表示匹配的新闻推荐方法中的不足,本文提出了以下两种方案:(1)本文提出了一种融合多通道信息的用户兴趣激活推荐方法—MIAR。包含两个框架(交互式框架和分布式框架)。在交互框架中,提出了用户多通道兴趣建模框架MIF,它可以充分利用词对间的交互信息来捕捉更多与用户兴趣相关的语义线索;在分布式框架下,设计了一个候选感知的兴趣激活模块TAR,使用不同的候选新闻向量来调整从用户的历史阅读记录中学习到的用户表示,从而准确的将候选新闻与候选新闻相关的用户兴趣部分相匹配;最后,有效分配两个模块得分的权重,使模型能够更好的进行融合,并在MIND新闻的真实数据集上验证了模型在新闻推荐方面的有效性。(2)本文提出了一个用于新闻推荐的融合多粒度信息的框架MnRec。通过交互注意力和表示注意力将两种匹配方法进行了融合,并使用Bi-LSTM学习每个新闻的表示,并在聚合过程中引入注意力机制来表征每个单词对新闻表示的重要性。由于用户的兴趣是多层次,多样化的,最后设计了RTCN模块用来实现对用户的多层次兴趣建模。在MIND数据集上进行实验验证,模型在预测方面取得了实质性的提高。

基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于个性化新闻推荐,Hadoop,Spark,推荐算法,机器学习的论文, 主要内容为这是一个追求信息的时代,随着互联网技术的普及,人们获取信息的途径越来越容易了。为了满足人们对信息的渴望追求,各种各样的新闻资讯类应用开发层出不穷,网络新闻通过新闻展示,超链接等方式可以容纳海量的信息,新闻也更丰富,也越来越多样化。但是互联网上信息数据以爆炸式的速度快速增长,产生了许多的垃圾信息并导致了信息过载出现并变得越来越严重,信息过载慢慢成为人们迅速尔高效获取有用资讯信息的一个巨大的障碍,这导致消费者想从大量信息(物品)中找到自己感兴趣的信息,信息产出者想让自己生产的信息脱颖而出从而得到关注都是一件很难的问题,推荐系统的任务就是连接用户和信息(物品)。在信息过载的推动下,推荐系统成为了各大互联网公司攻城略地开疆拓土的必备良器。个性化新闻推荐系统就是为了解决信息过载这个问题。为了实现精准的个性化服务首先便是对用户进行建模,完善用户画像,其次使用现有的推荐算法作为召回操作并参考实际业务需求添加符合业务的召回方法,为个性化推荐提供较好的推荐底层数据,然后使用机器学习算法中的逻辑回归模型做点击率预估,在这个部分之前我们使用到了最优化算法与特征提取等方法对模型进行优化,这提高了我们的模型的准确率与泛化能力有很大的提升,最后就是使用用户画像与召回数据进行组合并使用模型进行预测,为了减少预测结果的偏差,我们在使用保序回归对预测结果进行校正,较少误差。为了使得用户有更好的体验,我们将整个系统布置在Hadoop平台,使用Spark进行数据操作,大大提升了系统的响应速度与稳定性。目前该系统部分功能已经上线。每一次推荐速度响应小于1秒,每次推荐用户10篇个性化新闻给用户,新闻的点击率在15%到20%。模型准确率相对较高,基本满足系统定位要求。

基于无线新闻客户端的推荐系统的设计与实现

这是一篇关于个性化新闻推荐,聚类,负反馈,BOW的论文, 主要内容为随着互联网的发展,每时每刻都在出现新的新闻资讯,用户面对不断增长的新闻信息,需要花费大量的时间与精力去寻找他们感兴趣的新闻。在此背景下,新闻推荐系统的产生也是水到渠成。新闻推荐系统通过对用户使用新闻客户端的操作行为进行分析,结合用户情境信息分析用户的新闻兴趣,使用户在大量的新闻信息中获取到他们感兴趣的新闻。基于以上背景及存在问题的分析,本文首先分析机器学习在推荐系统中的相关理论与技术,接着以海豚新闻客户端为具体案例,对无线新闻客户端的推荐系统进行分析、设计和实现。本文的主要研究内容为以下五方面：1.分析数据挖掘技术在推荐系统中的应用,调研了各个新闻门户网站使用的推荐技术,了解了新闻推荐系统的常用推荐方法。2.根据海豚新闻客户端实际的业务设计推荐系统,分析各个推荐方法的优劣。从简单模型推荐系统到复合模型推荐系统的设计,包括对新闻使用BOW模型,命名实体模型,ESA模型进行特征表示。3.设计了不活跃用户的聚类模型推荐系统,使不活跃用户也能使用基于内容的推荐系统,提高了新闻的点击率。4.对于推荐结果通过负反馈推荐模型进行过滤,使用户不喜欢的新闻数量减少,提高了推荐的准确率。5.对于基于无线客户端的新闻推荐需求,模拟线上真实服务的环境,设计并实现了新闻推荐系统。同时对该系统得存储进行了介绍。使其提高运行速度,同时为下一步的扩展提供了保障。新闻推荐系统的设计与实现,方便用户快速获取新闻信息,增加了用户点击率,提高新闻展示率,在互联网飞速发展的时代,该系统一定会有更广阔的发展空间。

基于知识图谱的个性化新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于个性化新闻推荐,知识图谱,多路召回,表示学习,深度神经网络的论文, 主要内容为随着个性化的推荐算法在工业界的应用日益成熟,越来越多的“互联网+”产品都开始提供推荐服务。推荐系统的重要性和发挥的作用越来越大。新闻推荐作为推荐领域的一部分也成为研究的热点,一个好的个性化新闻推荐系统一方面可以带来新的用户流量,另一方面可以巩固已有的用户基础。一般来说,个性化新闻推荐主要包含了生成推荐候选集和候选集排序两个部分。本文将知识图谱特征学习应用到推荐系统中,设计并实现个性化新闻推荐系统,并对其中的候选排序模型进行了研究。本文采用B/S架构搭建系统,后端使用Flask框架,数据库使用mysql,前后端使用http进行数据传输。主要工作如下:(1)对基于知识图谱特征学习的三个推荐模型进行实证分析对比,选择合适的模型应用到推荐系统中,其中这三个模型分别对应知识图谱特征学习应用到推荐系统中的三个方法:依次学习、交替学习、联合学习。通过在同一实验环境下,使用可验证的数据集,进行推荐模型的训练和预测对比,使用推荐评估指标AUC、F1对模型进行评估对比,最终选择使用了DKN模型;(2)结合推荐系统的具体需求和相关技术,对系统的整体架构进行设计。本文将个性化新闻推荐系统划分为新闻展示分析模块、新闻推荐模块、数据收集模块,并对各个模块的详细设计与实现进行阐述。最后,对系统进行测试,并验证个性化新闻推荐系统的有效性和可用性。

基于LDA-LR推荐算法在个性化新闻推荐系统中的应用

这是一篇关于主题模型,逻辑回归,个性化新闻推荐的论文, 主要内容为随着社会科技的不断发展,人们已经迈入到了大数据时代,与此同时各类数据信息呈指数级爆炸式增长,使得用户无法有效的在海量的数据信息中找到符合自身兴趣的新闻信息,因此个性化新闻推荐系统应运而生。常见的个性化新闻推荐系统内部的推荐算法一般采用的是基于用户的协同过滤算法,它通过用户历史浏览的新闻所包含的关键词这一维度对用户之间的相似度进行计算,然后给用户推荐与他相似度比较高的其他用户所浏览的新闻内容。但是这种基于关键词的推荐算法所推荐的内容覆盖范围较窄,无法满足用户对推荐系统多样性的要求。经过研究分析,我们发现用户对新闻的喜好程度单纯的以关键词这个维度去做决策是不太合适的。对于新闻这种文本类数据,它本身都是包含语义属性的,而常见的个性化新闻推荐系统着眼于新闻关键词进行新闻推荐,忽略了新闻本身所包含的潜在语义,例如多篇描述同一个关键词、同一个热点事件的新闻,往往只有一篇或少数几篇能够脱颖而出,造成这种现象的原因是这些新闻在行文构成和语义表述上更加博人眼球。因此常见的个性化新闻推荐系统存在推荐结果不精确,用户满意率低等缺陷。针对这种情景,本文提出了一种基于LDA-LR的个性化新闻推荐方法。首先LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种典型的文档-主题-词语三层贝叶斯概率模型,所以该方法先使用LDA主题模型算法对用户所浏览的所有的新闻文本数据进行主题训练,并得到每篇新闻的主题分布,从而以LDA训练后的主题这一维度对用户之间的相似度进行计算,然后通过基于用户的协同过滤算法得到新闻推荐列表;同时在最开始,我们会根据各个用户的历史浏览记录的新闻的主题分布进行逻辑回归(LR)模型的训练,得到模型后,我们又将上述得到的推荐列表中各个新闻主题分布带入到模型中去进行计算,从而得到最终推荐给用户的新闻推荐列表。