1. 研究目的与意义
网络中接受信息已经成为当代人生活的一部分,新闻作为信息传播的手段,在互联网中占据着重要地位网络新闻已经成为网民最关注的获取信息的网络资源网络新闻和传统报纸、电视新闻相比实时性更好、便于用户随时阅读、不受报纸版面或报道时长的限制但恰恰是这些优点使得网络新闻无限制的海量增长,因此阅读者不得不花费大量时间在海量新闻中找出自己关心的新闻来阅读
2. 研究内容和预期目标
在新闻推荐领域，研究主要关注的是基于内容的推荐，即基于新闻报道的内容来构建新闻的特征向量，依赖于用户的历史数据来生成用户的特征向量。从表面意思来看，如果是以信息内容为基础的推荐一般是使用文档的形式，即主要是文本信息的形式，根据判断用户及新闻内容的特征向量的匹配情况去选取有针对性的内容进行推荐，从而将具有鲜明特色的新闻推荐工作顺利完成。
新闻推荐系统中，要具备新闻采集功能，对采集到的数据进行处理、分析的功能和对新闻数据进行推荐的功能，最终期待得到便于观察和分析的数据。新闻推荐系统的实现首先要进行新闻采集，在采集的过程中为了后面的分析我们尽可能详细的采集各种新闻，由于新闻内容的多样性，系统还需对文本进行中文分词以及对短语进行词性标注，同时对一些敏感的词语进行停用词过滤。在进行完这些信息处理后系统还需要对用户的兴趣进行提取，提取用户标签以及用户行为特征，通过对用户的标签以及新闻的关键字引入知识库进行知识嵌入表示，得出
3. 国内外研究现状
雅虎的推荐系统：雅虎的新闻、军事、财经、生活等很多频道早已使用了雅虎个性化推荐引擎。雅虎推荐引擎推荐的新闻除了雅虎自己编辑原创的新闻外，还有从各大门户网站上爬取的内容，包括新闻、短视频、图片、微博等。雅虎的推荐系统现在已经开始全球化的推广，通过大规模的推广统计发现推荐引擎极大的提高了用户的忠诚度。其系统的原理：雅虎推荐系统通过对新闻内容进行文本分析，进而提取到内容的关键词，进而形成索引。如果用户使用社交平台登录雅虎时，还可以对用户的社交网络行为进行分析，系统便会对用户的兴趣进行标记，最终形成用户画像。当用户访问系统时，系统就会分析出用户的兴趣，进而根据用户兴趣搜索出相关的内容，根据推荐排名进行推荐。亚马逊采用框架根据爬取的不同的的页面属性向用户推荐，该推荐系统需要一个能存储全方位视角客户的统。而且为了在用户与网站交互时系统可以做出准确的推荐，该系统还要具备了可以迅速获取和指定用户有关联的数据的能力，google新闻推荐系统通过爬取各大门户网站的新闻，将新闻的标题、内容、来源等信息呈现在系统中进行布。 新闻推荐系统允许用户通过关键字进行相关新闻的分类和推荐。
4. 计划与进度安排
针对个性化新闻推荐系统主要做了以下工作:首先,根据新闻推荐算法的输入需要,对新闻进行分类和标签处理,从整体上实现新闻预处理、分类、标签和新闻推荐系统的实现。
研究新闻文本处理与分类建模,新闻是以包含图片、视频的超媒体形式存在的,不能直接用于推荐算法的计算,将新闻进行文本提取,并对文本做关键词加工,并确认最终的新闻分类算法,从当前分类聚类算法中确定拟采用CNN算法作为本文新闻分类算法。
其次,当前多种推荐算法并确定本文使用推荐算法。
5. 参考文献
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