發(fā)布時(shí)間：2017-03-27 14:12

  本文關(guān)鍵詞：個(gè)性化新聞事件推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)普及帶動(dòng)了新聞產(chǎn)業(yè)的變革,網(wǎng)絡(luò)新聞成為公眾獲取實(shí)時(shí)資訊的重要方式之一�？墒敲鎸�(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)新聞,公眾往往很難快速定位自己感興趣的新聞�；诖�,新聞事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它能夠從互聯(lián)網(wǎng)中挖掘出熱點(diǎn)話題,幫助用戶了解當(dāng)前熱點(diǎn);個(gè)性化推薦技術(shù)可以根據(jù)用戶的行為習(xí)慣,挖掘其興趣點(diǎn),從而向用戶推薦其可能感興趣的新聞。當(dāng)前,事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)及個(gè)性化推薦技術(shù)在信息領(lǐng)域均獲得普遍應(yīng)用,但是,事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)挖掘出的熱點(diǎn)話題并不一定是每一個(gè)用戶都感興趣的;個(gè)性化推薦技術(shù)只能完成單一新聞的推薦功能,并不能把用戶感興趣的事件推薦給用戶�；诖�,本文提出一種個(gè)性化新聞事件推薦方法,將新聞事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)與個(gè)性化推薦技術(shù)融為一體,該方法能夠挖掘出新聞事件,并為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。本次課題研究的主要工作列述如下:(1)實(shí)現(xiàn)一種基于融合模型的改進(jìn)層次聚類算法。在計(jì)算新聞間相似度時(shí),該算法基于TF-IDF的VSM模型與基于LDA主題模型按一定比例加權(quán)求和的方式進(jìn)行相似度計(jì)算;在計(jì)算簇間距離時(shí),該算法引入簇中心距離與簇間新聞最遠(yuǎn)距離,使得這一算法在計(jì)算簇間距離時(shí)更加準(zhǔn)確。實(shí)證研究結(jié)果顯示,本文所提算法與傳統(tǒng)層次聚類算法相比,顯著提升了準(zhǔn)確率。(2)實(shí)現(xiàn)一種基于混合推薦的新聞事件推薦算法。該算法采用兩種方式建立用戶的興趣模型,其一根據(jù)事件的多重特征以及用戶的行為習(xí)慣構(gòu)建目標(biāo)用戶的興趣模型,其二根據(jù)用戶瀏覽的新聞標(biāo)題建立用戶基于LDA主題模型的興趣模型;然后,基于VSM模型與LDA主題模型按一定比例加權(quán)求和的方式計(jì)算不同用戶間的相似度,得到目標(biāo)用戶的鄰居用戶集合,以集合中用戶的共同偏好,來(lái)挖掘目標(biāo)用戶的興趣點(diǎn),最后,向目標(biāo)用戶推薦其可能感興趣的新聞事件。通過(guò)本文的實(shí)驗(yàn)證明,該算法具有較高的準(zhǔn)確率和召回率。(3)依據(jù)現(xiàn)實(shí)需求,本文開(kāi)發(fā)出個(gè)性化新聞事件推薦系統(tǒng)。實(shí)證研究表明,本系統(tǒng)基本可以實(shí)現(xiàn)新聞事件發(fā)現(xiàn)以及新聞事件推薦的預(yù)設(shè)功能目標(biāo),運(yùn)行穩(wěn)定、高效。
【關(guān)鍵詞】：LDA主題模型 層次聚類 新聞事件 用戶興趣模型 推薦系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的研究目標(biāo)和主要工作13-14
• 1.3.1 任務(wù)目標(biāo)13
• 1.3.2 難點(diǎn)分析13-14
• 1.3.3 解決方案14
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 關(guān)鍵技術(shù)介紹16-24
• 2.1 事件發(fā)現(xiàn)技術(shù)16-18
• 2.1.1 特征詞選擇16-17
• 2.1.2 聚類算法17-18
• 2.2 用戶興趣模型介紹18-19
• 2.3 個(gè)性化推薦方法19-23
• 2.3.1 基于內(nèi)容的推薦19-20
• 2.3.2 協(xié)同過(guò)濾推薦20-22
• 2.3.3 混合推薦22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于融合模型的改進(jìn)層次聚類算法24-38
• 3.1 文本向量化24-29
• 3.1.1 基于TF-IDF的VSM模型24-25
• 3.1.2 LDA主題模型25-29
• 3.2 文本相似度計(jì)算29-32
• 3.2.1 常用距離計(jì)算方法29-30
• 3.2.2 本文使用的方法30-32
• 3.3 改進(jìn)的層次聚類算法32-36
• 3.3.1 傳統(tǒng)層次聚類算法存在的問(wèn)題33-34
• 3.3.2 改進(jìn)的層次聚類算法描述34-36
• 3.4 基于簇信息的事件特征計(jì)算36-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于混合推薦的新聞事件推薦算法38-48
• 4.1 新聞事件模型38
• 4.1.1 新聞事件模型的表示38
• 4.2 用戶興趣模型38-42
• 4.2.1 基于事件的用戶興趣模型39-41
• 4.2.2 基于LDA主題模型的用戶興趣模型41-42
• 4.3 個(gè)性化推薦算法42-47
• 4.3.1 傳統(tǒng)推薦算法現(xiàn)存問(wèn)題43
• 4.3.2 本文推薦算法的總體設(shè)計(jì)43-45
• 4.3.3 本文推薦策略的詳細(xì)方案45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 個(gè)性化新聞事件推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-56
• 5.1 系統(tǒng)需求分析48
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)48-49
• 5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)圖48-49
• 5.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)49-55
• 5.3.1 數(shù)據(jù)采集模塊50-51
• 5.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊51-52
• 5.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊52-53
• 5.3.4 新聞聚類模塊53-54
• 5.3.5 事件推薦模塊54-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 第6章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-66
• 6.1 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境56
• 6.2 針對(duì)新聞聚類的功能測(cè)試56-60
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)56
• 6.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)56-57
• 6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析57-60
• 6.3 針對(duì)新聞推薦的功能測(cè)試60-65
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)60
• 6.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)60-61
• 6.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析61-65
• 6.4 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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