7篇关于新闻推荐系统的计算机毕业论文

今天分享的是关于新闻推荐系统的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到新闻推荐系统等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,降噪自编码器,循环神经网络,新闻推荐系统的论文, 主要内容为互联网时代的到来使得各大网站以及移动端的新闻app都跻身于资讯推送和信息传播的行列,由于在线新闻的普及公众不再局限于从电视、收音机等传统媒介获取热点时事资讯。相对于线下媒体新闻系统的传播速度更迅速,可以更快更广地触达公众,因此在政策法令的颁布或者相关规定的落实方面会达到更优的效果。此外新闻系统可以更好地关注和了解人民公众的看法,能够实时监察和分析民众舆情,对于社会的稳定具有十分重要的意义。然而网络上每日产生的海量信息使得常规的新闻网站无法满足多样性的需求,出于以用户为中心的理念,各大新闻网站纷纷引入推荐技术。相比于传统的推荐方法,基于深度学习的推荐方法一方面在提取用户和项目深层次语义方面具备独特优势,另一方面通过将多源异构数据映射到高维空间进行融合,能够挖掘到丰富的用户行为和个性化需求信息,在此背景下本文主要研究融合深度学习算法的新闻推荐系统,以此为广大用户提供良好的新闻推荐服务。在研究了深度学习相关理论技术的基础上本文提出了系统的推荐模型MINDEbNR,该模型使用加入类别信息的降噪自编码器与门控循环单元分别对新闻与用户建模,并通过两者的内积来衡量它们之间的相关性。为验证模型效果本文基于微软公开数据集MIND开展了实验,并使用AUC与F1 Score等评价指标度量与分析实验结果。本文按照软件开发的基本流程,基于上述探究的模型完成了新闻推荐系统 EbNRS(Embeeding-based News Recommend System)的开发。整体采用前后端分离的开发模式完成系统的设计与实现,数据通过Selenium工具爬取,前端使用Vue框架,后端基于Spring Boot与MyBatis框架开发,最终实现了权限认证、用户管理、新闻管理、新闻加载以及用户偏好表示等多种功能。在此系统内用户既可以接受系统的个性化推荐与热门新闻推荐,也可以主动搜索自己感兴趣的信息。

基于Hadoop的新闻推荐系统研究与实现

这是一篇关于新闻推荐系统,协同过滤,BP神经网络,Hadoop平台的论文, 主要内容为当今互联网时代,人们面临着一个严重的问题就是信息过载,如何在海量数据中找到人们需要的有用信息成为一个热门的研究课题。信息分类和搜索引擎已经在解决信息过载问题上取得了一定的成功。推荐系统是另一种更加优秀的解决方法,相比前两者,推荐系统更加智能和主动,它的优势是通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化分析计算,由系统主动挖掘用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。新闻推荐系统就是推荐领域的应用之一,其目的是智能的为用户推荐他们感兴趣的新闻信息。推荐领域所面临的问题在新闻推荐中同样存在,并且存在着领域特殊性,因此本文的重点是设计并实现一个新闻推荐系统,并解决新闻推荐领域所面临问题。本文主要完成了以下工作:对推荐系统的理论背景进行了介绍,分析了推荐系统的研究现状和所面临的问题,对推荐系统的相关技术进行了说明。在深入研究推荐系统的工作流程和主要推荐算法的基础上,针对新闻推荐领域的特点,基于Hadoop平台,使用MapReduce并行框架以及Storm流式框架完整的设计实现一个新闻推荐系统,并且着重介绍了个性化新闻推荐算法的设计并将其运用到系统当中,包括协同过滤算法和基于BP神经网络算法的推荐方法,其中协同过滤算法通过加入时间因子和采用混合相似度解决了数据稀疏、兴趣漂移问题,基于BP神经网络算法的推荐方法通过综合考虑用户和新闻的各种特征来解决项目“冷启动”问题。本文的最后实验证明了本文所使用的个性化新闻推荐算法能较好的解决新闻推荐所面临的数据稀疏、兴趣漂移以及“冷启动”问题,提高了推荐的准确率以及召回率,并且对新闻推荐系统的测试表明基于Hadoop平台的新闻推荐系统有较高的扩展性和实时性。

基于特征学习和偏好学习的新闻推荐系统的研究与实现

这是一篇关于新闻推荐系统,图神经网络,特征交互,匹配预测的论文, 主要内容为随着互联网的不断发展,人们面临着获取新闻信息的多样选择。然而,由于新闻数量庞大且信息重复率高,人们常常感到无法快速找到符合自身兴趣的新闻。为了解决这一问题,新闻推荐系统应运而生,通过分析用户的阅读历史和兴趣爱好,为用户提供个性化的新闻推荐。在进行个性化新闻推荐时,有两种有效的方法可以采用,即建模特征交互和挖掘用户历史偏好。然而,传统的建模特征交互方法较为复杂,难以准确捕捉用户的兴趣偏好,并未充分利用用户历史行为中的协作信息。因此,本文提出了一种基于图神经网络的模型,以兼具特征学习和偏好学习的能力,并在此基础上设计和实现了个性化新闻推荐系统。在新闻推荐算法方面,本文提出了一种基于图神经网络的特征学习和偏好学习推荐模型。该模型采用了两种关键方法,以提高推荐效果。首先,模型构建了用户和新闻特征的完全图,并通过特征交互的方式学习用户和新闻的嵌入表示。这种方法充分利用了数据集中特征的共现性,通过学习特征之间的交互关系,有效地捕捉到用户和新闻的特征表达。其次,为了更好地理解用户的偏好,模型根据用户和新闻的交互历史构建了用户-新闻高阶连通图。通过在图中进行多跳信息的传递,模型能够捕捉到用户的偏好信息。这种偏好学习的方法能够更全面地理解用户的喜好和行为模式。最后,模型将经过特征学习和偏好学习后得到的用户和新闻嵌入表示进行匹配,以完成推荐预测。为了验证该模型的有效性和合理性,本文在包括新闻数据集的四个公共数据集上进行了实验验证。实验结果显示,该模型在推荐任务上取得了显著的性能提升。在系统设计方面,本文设计并实现了基于特征学习和偏好学习的新闻推荐系统,该系统架构包括数据层、特征层、策略层和应用层。在数据层通过新闻爬取获取最新新闻,保证新闻物料库的时效性;在策略层采用了基于特征学习和偏好学习的新闻排序策略,针对冷启动采用对物料库热度排名填充新用户的推荐列表;同时为预防同类新闻的过度曝光,采用了根据新闻类型的重排序。个性化推荐系统综合了多个方面,保证了新闻推荐结果的准确性、时效性、多样性。

基于协同过滤算法的新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于新闻推荐系统,协同过滤,PHP+javascript的论文, 主要内容为目前,“互联网+”已成为时代发展的大趋势,如何有效地筛选大量的信息数据,得到高质量的新闻信息,已成为当前面对的难题。为了解决这一问题,开发基于协同过滤算法的新闻推荐系统,可以准确地过滤出用户感兴趣的新闻,并增加用户的体验感。本论文开发的新闻推荐系统通过训练一个用户喜好预测模型,在模型中对用户历史行为操作进行分析,并计算出分类权重和相关关键字排序集合,从而根据集合结果,为用户推荐具有相同分类、相同关键字的新闻。在系统开发过程中,首先从功能和非功能性需求两个方面对系统做出详细的需求分析。然后,对系统的整体架构、数据库设计和功能模块进行了详细设计。最后,对系统的各个功能模块进行开发与实现。所开发的新闻推荐系统所具有的功能包括:首页、个人中心、发布者中心、新闻管理模块、发布者审核模块、用户管理模块、推荐配置管理模块等。在系统开发中主要采用ThinkPHP框架,利用MVC设计模式以及面向对象的开发结构进行平台搭建,以PHP+javascript作为开发语言,apache作为web服务器,Mysql作为数据库。

基于深度学习的新闻推荐系统的设计与实现

个性化新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于新闻推荐系统,个性化,候选生成,候选排序的论文, 主要内容为伴随着互联网地飞速发展,人们获得海量资讯的同时也面临着信息过载的问题。推荐系统在这样的一个环境下应运而生,可以为人们推荐其感兴趣的物品。新闻推荐作为推荐领域的一部分,目前已经成为研究的热点,一个好的个性化新闻推荐系统可以为新闻网站吸引大量用户,带来大的用户流量,通过这些用户流量进行变现得到收益。个性化新闻推荐的流程包含了候选生成和候选排序两个部分,候选生成阶段和候选排序阶段的效果会很大影响个性化新闻推荐中用户的感兴趣程度和点击情况,对新闻网站的流量和营收带来巨大的影响。本文针对以上分析,设计并实现了一种个性化新闻推荐系统,并对其中的候选生成模型和候选排序模型进行研究。具体地讲,本文的主要工作如下:(1)对个性化新闻推荐系统的需求进行深入分析,然后结合需求分析和相关技术,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Web展示模块、业务逻辑模块、候选生成模块、候选排序模块、日志收集与处理模块和数据处理模块六个模块。然后基于此设计方案,对各个模块的实现进行详细地阐述。最后,对系统的功能和性能进行测试,验证个性化新闻推荐系统的有效性和可用性。(2)针对新闻推荐的候选生成问题和候选排序问题分别提出了基于文本信息的深度候选生成模型和改进的神经因式分解机(Neural Factorization Machines,NFM)候选排序模型。基于文本信息的深度候选生成模型通过使用长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)挖掘用户日志信息,并使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)挖掘文本信息,从而能够更好地挖掘个性化新闻推荐场景的相关信息。改进的神经因式分解机模型同样在模型中融入了用户浏览新闻信息和文本信息。通过对比实验,表明了本文提出的基于文本信息的深度候选生成模型和改进的神经因式分解机候选排序模型在个性化新闻推荐场景下具有更好的推荐效果。

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