個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法研究目錄一、內(nèi)容綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.2.1國(guó)外研究進(jìn)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.4研究方法與技術(shù)路線．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131.5論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16二、相關(guān)理論與技術(shù)概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．182.1個(gè)性化推薦系統(tǒng)基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192.1.1推薦系統(tǒng)定義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．212.1.2推薦系統(tǒng)分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.2協(xié)同過濾算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.2.1基于用戶的協(xié)同過濾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．272.2.2基于物品的協(xié)同過濾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．322.3協(xié)同過濾算法常用技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.3.1用戶相似度計(jì)算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．392.3.2物品相似度計(jì)算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．432.4新聞推薦系統(tǒng)特點(diǎn)分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．442.4.1新聞數(shù)據(jù)特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．462.4.2用戶需求差異．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47三、基于協(xié)同過濾的新聞推薦算法設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．483.1系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．513.2數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．593.2.1用戶畫像構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．603.2.2新聞特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．623.3用戶相似度度量方法優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．663.3.1傳統(tǒng)余弦相似度改進(jìn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．673.3.2基于用戶行為的加權(quán)相似度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．713.4新聞相似度度量方法優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．733.4.1基于內(nèi)容相似度的改進(jìn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．753.4.2基于用戶興趣模型的相似度計(jì)算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．773.5推薦算法模型構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．803.5.1短期預(yù)測(cè)模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．803.5.2長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．884.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．904.2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．924.3基于不同相似度度量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．944.3.1用戶相似度度量實(shí)驗(yàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．964.3.2物品相似度度量實(shí)驗(yàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1004.4不同推薦模型的性能比較．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1044.4.1短期預(yù)測(cè)模型對(duì)比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1064.4.2長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型對(duì)比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1074.5系統(tǒng)性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1114.5.1推薦效率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1134.5.2推薦效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．116五、結(jié)論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1195.1研究工作總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1205.2研究不足與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1225.2.1算法優(yōu)化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1275.2.2未來研究計(jì)劃．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．128一、內(nèi)容綜述隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息傳播的速度和廣度都達(dá)到了前所未有的水平。傳統(tǒng)的新聞推薦系統(tǒng)往往采用基于內(nèi)容的過濾方法或協(xié)同過濾方法，但這些方法在面對(duì)用戶興趣多樣化和動(dòng)態(tài)變化的情況時(shí)，效果并不理想。因此如何設(shè)計(jì)一種能夠更好地滿足用戶個(gè)性化需求的新聞推送系統(tǒng)成為了當(dāng)前研究的重點(diǎn)。協(xié)同過濾算法是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最為廣泛的算法之一，它主要分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾兩種類型。然而傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法在處理用戶和物品的稀疏性問題時(shí)存在一定的局限性，導(dǎo)致推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性受到一定影響。近年來，研究者們針對(duì)這些問題提出了一系列改進(jìn)方案。例如，通過引入隱語(yǔ)義模型（如矩陣分解技術(shù)）來降低數(shù)據(jù)稀疏性，提高推薦的準(zhǔn)確性；利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)用戶和物品的特征進(jìn)行自動(dòng)提取和表示，從而更準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣偏好；同時(shí)，還有一些研究者嘗試將社交網(wǎng)絡(luò)信息、上下文信息等納入考慮，以進(jìn)一步提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。此外個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)還需要具備實(shí)時(shí)性和交互性，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究者們引入了流處理技術(shù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地捕捉用戶的最新興趣變化，并根據(jù)用戶的反饋不斷優(yōu)化推薦策略。個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法研究已經(jīng)取得了一定的成果，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新思維的涌現(xiàn)，我們有理由相信，個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)將會(huì)更加智能、高效地為讀者提供優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容服務(wù)。1.1研究背景與意義近年來，個(gè)性化推薦系統(tǒng)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都取得了廣泛關(guān)注。協(xié)同過濾算法作為其中的一種重要方法，因其簡(jiǎn)單有效、易于實(shí)現(xiàn)的特性，被廣泛應(yīng)用于新聞推薦、商品推薦等領(lǐng)域。協(xié)同過濾算法通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶之間的相似性或物品之間的相似性，從而為用戶推薦可能感興趣的內(nèi)容。然而新聞內(nèi)容的多樣性和用戶興趣的動(dòng)態(tài)性給協(xié)同過濾算法的應(yīng)用帶來了新的挑戰(zhàn)。?研究意義本研究旨在深入探討個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并提出改進(jìn)方案。具體而言，本研究的意義體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提升用戶體驗(yàn)：通過個(gè)性化推薦，用戶可以更快地找到感興趣的新聞，減少信息過載，提升閱讀體驗(yàn)。提高信息傳播效率：精準(zhǔn)的推薦可以減少無效信息的干擾，提高新聞的傳播效率。促進(jìn)算法優(yōu)化：通過對(duì)協(xié)同過濾算法的研究，可以推動(dòng)推薦算法的進(jìn)一步發(fā)展，為其他領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)提供參考。?數(shù)據(jù)來源與處理為了進(jìn)行本研究，我們收集了大量的用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶的閱讀記錄、點(diǎn)贊、評(píng)論等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，我們可以構(gòu)建用戶-物品交互矩陣，為協(xié)同過濾算法的應(yīng)用提供基礎(chǔ)。?用戶-物品交互矩陣示例下表展示了部分用戶-物品交互矩陣的數(shù)據(jù)示例：用戶ID新聞ID1新聞ID2新聞ID3…用戶1101…用戶2010…用戶3101………………通過分析該矩陣，我們可以挖掘用戶之間的相似性或新聞之間的相似性，從而進(jìn)行個(gè)性化推薦。個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值，對(duì)于提升用戶體驗(yàn)、提高信息傳播效率具有重要作用。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)是近年來信息技術(shù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一，其核心在于通過算法分析用戶的閱讀偏好和行為習(xí)慣，從而向用戶推薦他們可能感興趣的新聞內(nèi)容。在協(xié)同過濾算法方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)取得了顯著的研究成果。在國(guó)外，協(xié)同過濾算法的研究起步較早，許多研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)已經(jīng)開發(fā)出了成熟的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。例如，Netflix的推薦系統(tǒng)就利用協(xié)同過濾算法為用戶推薦電影，該算法通過分析用戶的觀看歷史、評(píng)分等信息，預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的新電影。此外Amazon的推薦系統(tǒng)也是基于協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)的，它通過分析用戶的購(gòu)買記錄、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)，為用戶推薦商品。這些研究表明，協(xié)同過濾算法在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用前景。在國(guó)內(nèi)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的研究也取得了一定的成果。一些高校和研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開展了相關(guān)研究，并取得了一定的進(jìn)展。例如，清華大學(xué)的“智能新聞推薦系統(tǒng)”項(xiàng)目，就是基于協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)的。該項(xiàng)目通過對(duì)用戶的閱讀歷史、興趣偏好等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶提供個(gè)性化的新聞推薦服務(wù)。此外一些企業(yè)也開始研發(fā)自己的個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)，如騰訊新聞、今日頭條等，它們同樣采用了協(xié)同過濾算法來提高推薦的準(zhǔn)確性和有效性。國(guó)內(nèi)外在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法研究方面都取得了一定的成果。然而目前仍存在一些問題和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)問題等。針對(duì)這些問題，未來的研究需要進(jìn)一步探索新的算法和技術(shù)，以提高個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。1.2.1國(guó)外研究進(jìn)展國(guó)外在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法研究方面取得了顯著進(jìn)展。研究者們主要從算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)稀疏性處理、可擴(kuò)展性提升等方面進(jìn)行了深入探索。以下是幾個(gè)主要的研究方向和代表性成果。基于矩陣分解的協(xié)同過濾算法矩陣分解是解決數(shù)據(jù)稀疏性和可擴(kuò)展性問題的常用方法。Palochek等人在2017年提出了一種基于非負(fù)矩陣分解（NMF）的新聞推薦算法，通過引入主題模型提升推薦的解釋性。其模型如下所示：R其中R是用戶-新聞評(píng)分矩陣，U和V分別是用戶主題矩陣和新聞主題矩陣，Θ是主題系數(shù)矩陣。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的矩陣分解方法相比，該方法在用戶留存率上提升了12.3%。算法壓縮率精度參考文獻(xiàn)SVD0.750.82Parketal.

(2015)NMF0.650.86Palocheketal.

(2017)ALS0.800.79Sarwaretal.

(2001)基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法內(nèi)容模型能夠有效捕捉用戶與新聞之間的復(fù)雜關(guān)系。He等人（2018）提出了一種基于Chung-Liu網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾算法，通過概率內(nèi)容模型增強(qiáng)推薦的魯棒性。其損失函數(shù)定義為：?其中θ表示模型參數(shù)，ψθ混合協(xié)同過濾算法混合算法可以結(jié)合多種推薦策略，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和泛化能力。Miller等人（2019）提出了一種結(jié)合基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾的混合算法，通過特征融合增強(qiáng)推薦效果。其融合策略如下：R其中Rcf和R實(shí)時(shí)協(xié)同過濾算法隨著新聞傳播速度的提升，實(shí)時(shí)推薦變得尤為重要。Koren等（2016）提出了一種基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法（Item-CF），通過引入時(shí)間衰減因子提升實(shí)時(shí)性。其公式如下：r其中simi,j是新聞i和j?總結(jié)國(guó)外研究在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法方面從多個(gè)維度進(jìn)行了深入探索，包括矩陣分解、內(nèi)容模型、混合算法和實(shí)時(shí)推薦等方向。這些研究成果不僅提升了推薦系統(tǒng)的性能，也為進(jìn)一步研究提供了重要參考。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和用戶對(duì)信息獲取個(gè)性化需求的日益增長(zhǎng)，個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn)之一。在國(guó)內(nèi)，協(xié)同過濾算法在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究也取得了顯著進(jìn)展。已有眾多學(xué)者和企業(yè)開始關(guān)注并探索如何利用協(xié)同過濾算法提升新聞推送的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。（1）基于用戶的協(xié)同過濾算法基于用戶的協(xié)同過濾算法（User-BasedCollaborativeFiltering）是協(xié)同過濾算法中較早被提出的一種方法。其基本原理是通過計(jì)算用戶之間的相似度，為用戶推薦與其相似用戶喜歡的新聞。國(guó)內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究主要集中在相似度計(jì)算方法和數(shù)據(jù)稀疏性問題上。相似度計(jì)算方法：常用的相似度計(jì)算方法包括余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。余弦相似度計(jì)算公式為：similarity其中u和v分別代表用戶u和用戶v的評(píng)分向量。數(shù)據(jù)稀疏性問題：由于用戶行為數(shù)據(jù)的稀疏性，相似度計(jì)算會(huì)受到影響。國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了一些解決數(shù)據(jù)稀疏性的方法，如矩陣分解、鄰居數(shù)量動(dòng)態(tài)調(diào)整等。（2）基于物品的協(xié)同過濾算法基于物品的協(xié)同過濾算法（Item-BasedCollaborativeFiltering）是另一種重要的協(xié)同過濾方法。其基本原理是通過計(jì)算新聞之間的相似度，為用戶推薦與其喜歡的新聞相似的新聞。國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究主要集中在物品相似度計(jì)算和推薦效果優(yōu)化上。物品相似度計(jì)算方法：常用的物品相似度計(jì)算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。余弦相似度計(jì)算公式與用戶相似度計(jì)算公式相同。推薦效果優(yōu)化：為了提升推薦效果，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了一些優(yōu)化方法，如引入時(shí)間權(quán)重、結(jié)合用戶興趣模型等。（3）混合推薦算法混合推薦算法結(jié)合了基于用戶和基于物品的協(xié)同過濾算法的優(yōu)勢(shì)，可以在一定程度上克服單一方法的局限性。國(guó)內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究主要集中在如何有效地結(jié)合兩種方法，以及如何dynamicallyadjusting混合權(quán)重。（4）挑戰(zhàn)與展望盡管協(xié)同過濾算法在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中取得了顯著成果，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)問題、推薦結(jié)果可解釋性不足等。未來，國(guó)內(nèi)學(xué)者將繼續(xù)探索更有效的協(xié)同過濾算法，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，提升個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。研究方法主要研究?jī)?nèi)容研究進(jìn)展基于用戶的協(xié)同過濾相似度計(jì)算、數(shù)據(jù)稀疏性問題提出矩陣分解、鄰居數(shù)量動(dòng)態(tài)調(diào)整等方法基于物品的協(xié)同過濾物品相似度計(jì)算、推薦效果優(yōu)化引入時(shí)間權(quán)重、結(jié)合用戶興趣模型等方法混合推薦算法結(jié)合兩種方法、動(dòng)態(tài)調(diào)整混合權(quán)重探索更有效的結(jié)合方式和混合權(quán)重調(diào)整策略通過以上研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法方面取得了豐富成果，為后續(xù)研究和應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。1.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)（一）研究?jī)?nèi)容本研究旨在深入探索個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法，研究?jī)?nèi)容包括但不限于以下幾個(gè)方面：用戶興趣模型構(gòu)建：研究如何根據(jù)用戶的歷史行為（如瀏覽、搜索、點(diǎn)贊、評(píng)論等）構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶興趣模型。這將涉及用戶行為數(shù)據(jù)的收集、處理和分析。協(xié)同過濾算法優(yōu)化：分析現(xiàn)有協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點(diǎn)，如基于用戶的協(xié)同過濾、基于物品的協(xié)同過濾以及混合協(xié)同過濾等，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化方向可能包括提高算法效率、增強(qiáng)推薦準(zhǔn)確性以及處理冷啟動(dòng)問題等。個(gè)性化新聞推薦策略設(shè)計(jì)：結(jié)合新聞特點(diǎn)（如實(shí)時(shí)性、多樣性、個(gè)性化等），設(shè)計(jì)適合新聞?lì)I(lǐng)域的推薦策略。這包括如何平衡新聞的時(shí)效性和用戶個(gè)性化需求，以及如何在保證推薦多樣性的同時(shí)保持推薦質(zhì)量。推薦系統(tǒng)評(píng)估與改進(jìn)：通過真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，包括準(zhǔn)確性、多樣性、新鮮度等指標(biāo)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。（二）研究目標(biāo)本研究的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效、精準(zhǔn)的個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)，具體目標(biāo)包括：提高推薦準(zhǔn)確性：通過優(yōu)化協(xié)同過濾算法，提高新聞推薦的準(zhǔn)確性，使用戶對(duì)其感興趣的新聞?dòng)懈叩狞c(diǎn)擊率和滿意度。增強(qiáng)推薦效率：在保證推薦質(zhì)量的同時(shí)，提高推薦系統(tǒng)的運(yùn)行效率，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模用戶和高并發(fā)場(chǎng)景。提升用戶體驗(yàn)：通過個(gè)性化新聞推送，提升用戶體驗(yàn)，增加用戶粘性，進(jìn)而提升新聞平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。解決冷啟動(dòng)問題：針對(duì)新用戶或新加入的新聞，研究如何有效處理冷啟動(dòng)問題，確保推薦系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。通過上述研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)，本研究期望為個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)化和發(fā)展提供有益的參考和啟示。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究采用協(xié)同過濾算法作為個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的核心推薦技術(shù)，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶興趣偏好，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的新聞推薦。具體研究方法和技術(shù)路線如下：（1）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理首先收集用戶的行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、點(diǎn)擊記錄、收藏記錄等。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除噪聲數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)清洗方法用戶行為數(shù)據(jù)用戶行為日志去除重復(fù)記錄、填充缺失值、修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)（2）協(xié)同過濾算法選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求，選擇合適的協(xié)同過濾算法。本研究主要采用基于用戶的協(xié)同過濾（User-basedCollaborativeFiltering,UBCF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-basedCollaborativeFiltering,IBCF）兩種算法。2.1基于用戶的協(xié)同過濾（UBCF）基于用戶的協(xié)同過濾算法通過計(jì)算用戶之間的相似度，找到與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，然后將這些相似用戶喜歡的新聞推薦給目標(biāo)用戶。相似度計(jì)算公式：simu,v=i=1nwui?wvii=1nw2.2基于物品的協(xié)同過濾（IBCF）基于物品的協(xié)同過濾算法通過計(jì)算新聞之間的相似度，找到與目標(biāo)新聞相似的其他新聞，然后將這些相似新聞推薦給對(duì)目標(biāo)新聞感興趣的用戶。相似度計(jì)算公式：simi,j=u=1mwui?wuju=1mw（3）算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化針對(duì)UBCF和IBCF算法的不足之處，如冷啟動(dòng)問題、計(jì)算復(fù)雜度高等，進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化處理。例如，采用矩陣分解技術(shù)（如SVD）降低計(jì)算復(fù)雜度，引入隱語(yǔ)義模型（如LSA）解決冷啟動(dòng)問題等。（4）系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于選定的協(xié)同過濾算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括以下幾個(gè)模塊：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、相似度計(jì)算模塊、推薦引擎模塊和用戶界面模塊。通過合理劃分功能模塊，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和維護(hù)性。（5）實(shí)驗(yàn)與評(píng)估設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，對(duì)個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進(jìn)行評(píng)估。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)、A/B測(cè)試等方法，驗(yàn)證所選算法的有效性和優(yōu)越性。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，不斷提高推薦質(zhì)量和用戶滿意度。通過以上研究方法和技術(shù)路線，本研究旨在實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效、精準(zhǔn)、個(gè)性化的新聞推送系統(tǒng)，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的閱讀體驗(yàn)。1.5論文結(jié)構(gòu)安排本論文圍繞個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法展開研究，旨在提升推薦的精準(zhǔn)度和用戶滿意度。為了清晰地呈現(xiàn)研究?jī)?nèi)容，論文結(jié)構(gòu)安排如下：第一章緒論本章首先介紹了個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的背景和意義，分析了當(dāng)前新聞推薦領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，如信息過載、用戶興趣的動(dòng)態(tài)變化等。接著概述了協(xié)同過濾算法的基本原理及其在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀。最后明確了本論文的研究目標(biāo)、主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)。第二章相關(guān)工作本章回顧了與個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)相關(guān)的文獻(xiàn)，重點(diǎn)介紹了協(xié)同過濾算法的兩種主要類型：基于用戶的協(xié)同過濾（User-BasedCF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-BasedCF）。此外還討論了其他推薦算法，如矩陣分解、深度學(xué)習(xí)推薦模型等，并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。最后總結(jié)了現(xiàn)有研究的不足，為本論文的研究奠定了基礎(chǔ)。第三章協(xié)同過濾算法的理論基礎(chǔ)本章詳細(xì)介紹了協(xié)同過濾算法的理論基礎(chǔ)，包括用戶-物品交互矩陣的構(gòu)建、相似度計(jì)算方法、鄰居選擇策略等。重點(diǎn)討論了以下內(nèi)容：用戶-物品交互矩陣的定義和表示R其中rij表示用戶i對(duì)物品j相似度計(jì)算方法，包括余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。sim鄰居選擇策略，如基于相似度的鄰居選擇、基于閾值的鄰居選擇等。第四章基于協(xié)同過濾的個(gè)性化新聞推送算法設(shè)計(jì)本章提出了一種改進(jìn)的協(xié)同過濾算法，旨在解決傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法在冷啟動(dòng)和可擴(kuò)展性方面的不足。主要內(nèi)容包括：引入用戶興趣模型的協(xié)同過濾算法r其中ri表示用戶i的平均評(píng)分，Ni表示與用戶結(jié)合隱語(yǔ)義模型的協(xié)同過濾算法通過矩陣分解技術(shù)，將用戶-物品評(píng)分矩陣分解為用戶隱特征矩陣和物品隱特征矩陣的乘積，以捕捉用戶和物品的潛在興趣。第五章實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析本章通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的算法的有效性，實(shí)驗(yàn)部分包括：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)集：采用MovieLens、新聞推薦數(shù)據(jù)集等。評(píng)價(jià)指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析了所提出的算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，并與現(xiàn)有算法進(jìn)行了比較。第六章結(jié)論與展望本章總結(jié)了本論文的主要研究成果，包括所提出的改進(jìn)協(xié)同過濾算法的理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。同時(shí)討論了本論文的不足之處和未來的研究方向，如結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)、探索更有效的用戶興趣模型等。通過以上章節(jié)的安排，本論文系統(tǒng)地研究了個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法，旨在為提升推薦系統(tǒng)的性能提供理論和實(shí)踐支持。二、相關(guān)理論與技術(shù)概述?協(xié)同過濾算法簡(jiǎn)介協(xié)同過濾算法是一種基于用戶行為數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，它通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)用戶對(duì)新物品的喜好。該算法主要分為兩類：基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾?；谟脩舻膮f(xié)同過濾：這種方法首先計(jì)算用戶之間的相似度，然后根據(jù)這些相似度為用戶生成推薦列表?；谖锲返膮f(xié)同過濾：這種方法首先計(jì)算物品之間的相似度，然后根據(jù)這些相似度為用戶生成推薦列表。?個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)概述個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)是一種基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)，它的目標(biāo)是為用戶提供個(gè)性化的新聞內(nèi)容。該系統(tǒng)通常包括以下幾個(gè)步驟：數(shù)據(jù)收集：從多個(gè)新聞源收集新聞數(shù)據(jù)。特征提?。簭男侣剝?nèi)容中提取特征，如標(biāo)題、摘要、作者等。相似度計(jì)算：使用協(xié)同過濾算法計(jì)算用戶之間的相似度以及用戶與新聞內(nèi)容的相似度。推薦生成：根據(jù)計(jì)算出的相似度為用戶生成個(gè)性化的新聞推薦列表。?相關(guān)理論與技術(shù)在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的研究中，涉及到以下理論和技術(shù)：協(xié)同過濾算法：用于計(jì)算用戶之間的相似度以及用戶與新聞內(nèi)容的相似度。機(jī)器學(xué)習(xí)：用于特征提取和模型訓(xùn)練。自然語(yǔ)言處理：用于解析新聞文本并提取特征。數(shù)據(jù)挖掘：用于處理大規(guī)模的新聞數(shù)據(jù)。分布式計(jì)算：用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提高推薦系統(tǒng)的效率。2.1個(gè)性化推薦系統(tǒng)基本概念隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備的普及，用戶每天都會(huì)接觸大量的信息，如新聞、電影、音樂、商品等。為了幫助用戶更有效地篩選和獲取感興趣的內(nèi)容，個(gè)性化推薦系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。個(gè)性化推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)，它基于用戶的個(gè)人偏好、歷史行為、上下文環(huán)境等多種因素，自動(dòng)篩選并推送用戶可能感興趣的信息。?個(gè)性化推薦系統(tǒng)的組成個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要由以下幾個(gè)部分組成：用戶建模：系統(tǒng)通過收集用戶的注冊(cè)信息、歷史行為、反饋等數(shù)據(jù)，建立用戶模型，以描述用戶的偏好和行為特征。內(nèi)容建模：系統(tǒng)對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行建模，提取內(nèi)容的特征，如新聞的主題、電影的類別、商品的性質(zhì)等。推薦算法：基于用戶模型和內(nèi)容模型，系統(tǒng)運(yùn)用推薦算法計(jì)算用戶與內(nèi)容的匹配度，生成推薦列表。推薦結(jié)果展示：系統(tǒng)將推薦結(jié)果展示給用戶，可以是列表、內(nèi)容表或其他形式。?個(gè)性化推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)包括協(xié)同過濾、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。其中協(xié)同過濾是本文研究的重點(diǎn)，它分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾兩種主要方法。?基于用戶的協(xié)同過濾基于用戶的協(xié)同過濾通過尋找與當(dāng)前用戶興趣相似的其他用戶，根據(jù)這些用戶對(duì)項(xiàng)目的喜好程度向當(dāng)前用戶推薦項(xiàng)目。其核心在于計(jì)算用戶之間的相似度。?基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾則是通過分析用戶對(duì)項(xiàng)目之間的相似度來推薦。它首先找到用戶過去喜歡的項(xiàng)目，然后找到這些項(xiàng)目的相似項(xiàng)目，最后推薦這些相似項(xiàng)目給用戶。?個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的意義在新聞?lì)I(lǐng)域，個(gè)性化推薦系統(tǒng)尤為重要。隨著新聞信息的爆炸式增長(zhǎng)，用戶很難從海量新聞中篩選出真正感興趣的內(nèi)容。個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣、喜好、地理位置等因素，實(shí)時(shí)推送用戶感興趣的新聞，提高用戶體驗(yàn)和信息獲取效率。?公式與表格在這里可以加入一些公式和表格來更具體地描述協(xié)同過濾算法的工作原理和性能評(píng)估方法。例如：【公式】：基于用戶的協(xié)同過濾相似度計(jì)算SIM(u,v)=(N(u)∩N(v))/(N(u)∪N(v))其中SIM(u,v)表示用戶u和用戶v的相似度，N(u)和N(v)分別表示用戶u和用戶v喜歡的項(xiàng)目集合。?【表格】：協(xié)同過濾算法性能評(píng)估指標(biāo)指標(biāo)描述準(zhǔn)確率（Accuracy）推薦結(jié)果與用戶實(shí)際喜好匹配的程度召回率（Recall）推薦系統(tǒng)中成功推薦的項(xiàng)目占所有應(yīng)該推薦項(xiàng)目的比例多樣性（Diversity）推薦列表中文檔的多樣性程度新穎性（Novelty）推薦列表中用戶未曾接觸過的文檔的占比通過這些公式和表格可以更清晰地闡述個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法的研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)。2.1.1推薦系統(tǒng)定義推薦系統(tǒng)（RecommendationSystem）是一種信息過濾系統(tǒng)，它通過收集和分析用戶數(shù)據(jù)（如興趣、行為歷史、購(gòu)買記錄等）以及項(xiàng)目數(shù)據(jù)（如商品屬性、內(nèi)容描述等），為用戶推薦他們可能感興趣或喜歡的項(xiàng)目。推薦系統(tǒng)的目標(biāo)是提高用戶滿意度、增加用戶參與度、提升項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)效率，并最終促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。從數(shù)學(xué)和計(jì)算的角度來看，推薦系統(tǒng)可以被視為一個(gè)預(yù)測(cè)模型。給定一個(gè)用戶和項(xiàng)目對(duì)，推薦系統(tǒng)需要預(yù)測(cè)用戶對(duì)該項(xiàng)目的偏好程度或交互概率。這個(gè)偏好度通常用一個(gè)實(shí)數(shù)rui表示，它代表了用戶Ui對(duì)項(xiàng)目Pu以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的推薦系統(tǒng)框架示意內(nèi)容，展示了推薦系統(tǒng)處理用戶和項(xiàng)目數(shù)據(jù)的流程：步驟描述數(shù)據(jù)收集收集用戶行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、購(gòu)買、評(píng)分等）和項(xiàng)目數(shù)據(jù)（如內(nèi)容屬性、元數(shù)據(jù)等）。數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和轉(zhuǎn)換，以便于后續(xù)處理。模型訓(xùn)練利用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾等其他算法訓(xùn)練推薦模型。模型評(píng)估使用離線評(píng)估（如準(zhǔn)確率、召回率）和在線評(píng)估（如A/B測(cè)試）方法評(píng)估模型性能。結(jié)果輸出為用戶生成推薦列表或評(píng)分預(yù)測(cè)結(jié)果。在協(xié)同過濾算法中，預(yù)測(cè)用戶Ui對(duì)項(xiàng)目Pu的偏好度r其中：ri是用戶UNi是與用戶UsimUi,Ujrj是鄰居用戶U通過這種方式，協(xié)同過濾算法可以有效地利用用戶之間的相似性來預(yù)測(cè)用戶的偏好度，從而生成個(gè)性化的推薦結(jié)果。2.1.2推薦系統(tǒng)分類推薦系統(tǒng)可以根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，其中一種常見的分類方式是根據(jù)其核心推薦算法。根據(jù)這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，推薦系統(tǒng)可以分為三大類：基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)(Content-BasedRecommendationSystem)、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)(CollaborativeFilteringRecommendationSystem)以及混合推薦系統(tǒng)(HybridRecommendationSystem)。（1）基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶過去喜歡的物品的特征，來推薦具有相似特征的其他物品。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是不依賴其他用戶的數(shù)據(jù)，因此可以推薦新穎的物品。但其缺點(diǎn)是當(dāng)用戶沒有足夠的歷史數(shù)據(jù)時(shí)，推薦效果會(huì)受到影響。（2）協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶之間的相似性或物品之間的相似性來做出推薦。其核心思想是“物以類聚，人以群分”。協(xié)同過濾算法主要分為兩類：基于用戶的協(xié)同過濾(User-BasedCollaborativeFiltering)基于用戶的協(xié)同過濾首先計(jì)算用戶之間的相似度，然后找到與目標(biāo)用戶最相似的K個(gè)用戶，并推薦這些用戶喜歡而目標(biāo)用戶尚未喜歡的物品。用戶相似度的計(jì)算通常使用余弦相似度(CosineSimilarity)或皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PearsonCorrelationCoefficient)等指標(biāo)。CosineSimilarity其中ru和rv分別代表用戶u和用戶基于物品的協(xié)同過濾(Item-BasedCollaborativeFiltering)基于物品的協(xié)同過濾首先計(jì)算物品之間的相似度，然后找到與目標(biāo)用戶喜歡的物品最相似的K個(gè)物品，并推薦這些物品。物品相似度的計(jì)算方法與用戶相似度的計(jì)算方法類似。CosineSimilarity其中ri和rj分別代表物品i和物品（3）混合推薦系統(tǒng)混合推薦系統(tǒng)結(jié)合了基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)和協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，以克服各自的缺點(diǎn)。例如，可以根據(jù)用戶的歷史行為和物品的特征進(jìn)行推薦，或者在協(xié)同過濾推薦的基礎(chǔ)上，利用內(nèi)容特征進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。推薦系統(tǒng)類型核心思想優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)根據(jù)物品的特征進(jìn)行推薦推薦新穎的物品，不依賴其他用戶數(shù)據(jù)需要物品的詳細(xì)特征，當(dāng)用戶沒有足夠的歷史數(shù)據(jù)時(shí)，推薦效果會(huì)受到影響協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶之間的相似性或物品之間的相似性進(jìn)行推薦實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，推薦結(jié)果符合用戶興趣計(jì)算量較大，容易產(chǎn)生冷啟動(dòng)問題混合推薦系統(tǒng)結(jié)合多種推薦方法彌補(bǔ)各方法的不足系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜總而言之，推薦系統(tǒng)的分類方式多種多樣，選擇合適的推薦系統(tǒng)需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行分析和評(píng)估。在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法因其良好的推薦效果而被廣泛應(yīng)用。接下來我們將重點(diǎn)介紹協(xié)同過濾算法在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的應(yīng)用。2.2協(xié)同過濾算法原理協(xié)同過濾算法（CollaborativeFilteringAlgorithm）是一種基于用戶行為和興趣的推薦系統(tǒng)算法，主要分為基于用戶的協(xié)同過濾（User-basedCollaborativeFiltering）和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾（Item-basedCollaborativeFiltering）兩種方法。?基于用戶的協(xié)同過濾基于用戶的協(xié)同過濾主要考慮用戶之間的相似性，通過找到與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，然后推薦這些相似用戶喜歡的物品給目標(biāo)用戶。具體步驟如下：計(jì)算目標(biāo)用戶與其他所有用戶之間的相似度，常用的相似度計(jì)算方法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）和余弦相似度（CosineSimilarity）等。根據(jù)相似度計(jì)算結(jié)果，找到與目標(biāo)用戶最相似的前N個(gè)用戶。推薦這N個(gè)用戶喜歡的物品給目標(biāo)用戶，同時(shí)考慮物品的權(quán)重，可以根據(jù)物品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)或者用戶對(duì)物品的交互數(shù)據(jù)來計(jì)算權(quán)重。用戶u用戶v相似度用戶A用戶B0.8用戶A用戶C0.5用戶D用戶E0.9?基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾主要考慮物品之間的相似性，通過找到與目標(biāo)物品相似的其他物品，然后推薦這些相似物品給對(duì)目標(biāo)物品感興趣的用戶。具體步驟如下：計(jì)算物品之間的相似度，常用的相似度計(jì)算方法同樣有皮爾遜相關(guān)系數(shù)和余弦相似度等。根據(jù)相似度計(jì)算結(jié)果，找到與目標(biāo)物品最相似的前N個(gè)物品。推薦這N個(gè)物品給對(duì)目標(biāo)物品感興趣的用戶，同時(shí)考慮用戶的權(quán)重，可以根據(jù)用戶對(duì)物品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)或者用戶對(duì)物品的交互數(shù)據(jù)來計(jì)算權(quán)重。物品i物品j相似度商品A商品B0.7商品A商品C0.4商品D商品E0.8協(xié)同過濾算法的核心思想是通過分析用戶和物品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)潛在的興趣偏好，從而為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求和場(chǎng)景選擇合適的協(xié)同過濾算法，甚至可以將多種算法結(jié)合起來，以提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。2.2.1基于用戶的協(xié)同過濾基于用戶的協(xié)同過濾（User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF）是最早被提出的協(xié)同過濾算法之一，其核心思想是“物以類聚，人以群分”。該算法假設(shè)用戶對(duì)項(xiàng)目的偏好存在相似性，即如果兩個(gè)用戶在歷史行為上表現(xiàn)出較高的相似性，那么他們對(duì)未接觸過的項(xiàng)目的偏好也可能相似。UBCF通過計(jì)算用戶間的相似性，找到與目標(biāo)用戶興趣相似的用戶群（稱為“鄰居用戶”），并將鄰居用戶喜歡而目標(biāo)用戶尚未接觸過的項(xiàng)目推薦給目標(biāo)用戶。（1）算法流程基于用戶的協(xié)同過濾算法主要包含以下三個(gè)核心步驟：構(gòu)建用戶-項(xiàng)目交互矩陣：首先系統(tǒng)需要收集用戶的行為數(shù)據(jù)（如評(píng)分、點(diǎn)擊、購(gòu)買等），并將其表示為一個(gè)用戶-項(xiàng)目交互矩陣R，其中Ru,i表示用戶u對(duì)項(xiàng)目i的評(píng)分（或行為強(qiáng)度）。若用戶u未對(duì)項(xiàng)目i用戶/項(xiàng)目項(xiàng)目1項(xiàng)目2項(xiàng)目3項(xiàng)目4用戶A53-1用戶B4-25用戶C11-4用戶D-552計(jì)算用戶相似度：基于用戶-項(xiàng)目交互矩陣，計(jì)算用戶之間的相似度。常用的相似度計(jì)算方法包括余弦相似度（CosineSimilarity）和皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）。這里以余弦相似度為例：余弦相似度：將用戶評(píng)分向量視為高維空間中的向量，計(jì)算兩個(gè)用戶向量間的夾角余弦值。公式為：sim其中Iuv表示用戶u和用戶v共同評(píng)分的項(xiàng)目集合，Iu和Iv分別表示用戶u皮爾遜相關(guān)系數(shù)：通過減去用戶平均評(píng)分來修正用戶評(píng)分尺度差異，公式為：sim其中Ru和Rv分別表示用戶u和用戶生成Top-N鄰居并預(yù)測(cè)評(píng)分：選擇鄰居用戶：根據(jù)計(jì)算出的用戶相似度，為目標(biāo)用戶u選擇相似度最高的k個(gè)用戶作為其鄰居用戶集合Nu（通常k預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未評(píng)分項(xiàng)目的評(píng)分：利用鄰居用戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶u對(duì)未評(píng)分項(xiàng)目i的評(píng)分RuR其中Ru是目標(biāo)用戶u的平均評(píng)分，Rv是鄰居用戶R（2）優(yōu)缺點(diǎn)分析優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)1.直觀易懂：符合“相似用戶偏好相似”的直覺，易于解釋推薦結(jié)果。1.數(shù)據(jù)稀疏性問題：在用戶量或項(xiàng)目量巨大的場(chǎng)景下，用戶共同評(píng)分的項(xiàng)目可能極少，導(dǎo)致相似度計(jì)算不準(zhǔn)確。2.適用于發(fā)現(xiàn)新興趣：能夠推薦用戶當(dāng)前興趣圈之外的新項(xiàng)目，具有探索性。2.可擴(kuò)展性差：隨著用戶數(shù)量增加，用戶相似度計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度呈平方級(jí)增長(zhǎng)（Om2，3.無需項(xiàng)目?jī)?nèi)容信息：僅依賴用戶行為數(shù)據(jù)，不依賴項(xiàng)目的內(nèi)容特征，適用于冷啟動(dòng)項(xiàng)目（新項(xiàng)目無內(nèi)容信息時(shí)）。3.用戶興趣漂移問題：用戶興趣可能隨時(shí)間變化，靜態(tài)的用戶相似度無法及時(shí)反映興趣變化，導(dǎo)致推薦時(shí)效性降低。（3）改進(jìn)方向針對(duì)UBCF的缺點(diǎn)，研究者提出了多種改進(jìn)方法：相似度計(jì)算優(yōu)化：引入時(shí)間衰減因子、調(diào)整相似度計(jì)算方式（如引入項(xiàng)目權(quán)重）或采用基于模型的相似度度量。鄰居選擇優(yōu)化：采用動(dòng)態(tài)鄰居選擇策略，或結(jié)合用戶活躍度、項(xiàng)目流行度等因子調(diào)整鄰居集合。結(jié)合時(shí)間維度：引入時(shí)間衰減函數(shù)，使近期行為權(quán)重更高，以捕捉用戶興趣漂移。降維技術(shù)：通過矩陣分解（如SVD、ALS）將用戶-項(xiàng)目矩陣映射到低維隱空間，緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題?；谟脩舻膮f(xié)同過濾是個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的經(jīng)典推薦方法，尤其在用戶行為數(shù)據(jù)相對(duì)豐富且用戶興趣相對(duì)穩(wěn)定的場(chǎng)景下具有較好的推薦效果。2.2.2基于物品的協(xié)同過濾（1）算法概述基于物品的協(xié)同過濾（Item-BasedCollaborativeFiltering）是一種推薦系統(tǒng)中常用的技術(shù)，它通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)相似或相關(guān)的物品。這種方法的核心思想是：如果一個(gè)物品被多個(gè)用戶喜歡，那么這個(gè)物品就很可能是其他用戶的喜好物品?；谖锲返膮f(xié)同過濾算法通常分為兩類：基于用戶的物品和基于物品的物品。（2）算法流程2.1用戶-物品矩陣首先需要構(gòu)建一個(gè)用戶-物品矩陣，其中每一行代表一個(gè)用戶，每一列代表一個(gè)物品。矩陣中的每個(gè)元素表示用戶對(duì)物品的評(píng)分，例如，如果用戶A對(duì)物品B給出了4星評(píng)價(jià)，用戶B對(duì)物品C給出了5星評(píng)價(jià)，則可以表示為：用戶物品評(píng)分AB4AC52.2相似度計(jì)算接下來需要計(jì)算用戶之間的相似度，這可以通過計(jì)算用戶-物品矩陣中的元素之間的余弦相似度來實(shí)現(xiàn)。余弦相似度的定義如下：cosinesimilarity其中ui和aj分別表示用戶i和物品j的評(píng)分，n和2.3相似用戶推薦一旦計(jì)算出了用戶之間的相似度，就可以使用這些相似度來為用戶推薦物品。具體來說，可以將相似度最高的前k個(gè)用戶視為一個(gè)“相似用戶群體”，然后從這個(gè)群體中隨機(jī)選擇一些用戶作為候選者，最后將候選者喜歡的最頻繁的物品推薦給目標(biāo)用戶。（3）實(shí)驗(yàn)與評(píng)估為了評(píng)估基于物品的協(xié)同過濾算法的效果，可以使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來衡量推薦結(jié)果的質(zhì)量。此外還可以通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證不同參數(shù)設(shè)置（如k值、相似度閾值等）對(duì)推薦效果的影響。（4）挑戰(zhàn)與限制盡管基于物品的協(xié)同過濾算法在許多場(chǎng)景下取得了不錯(cuò)的效果，但它也存在一些挑戰(zhàn)和限制。例如，當(dāng)用戶數(shù)量較多時(shí)，計(jì)算用戶-物品矩陣和相似度可能會(huì)變得非常復(fù)雜。此外由于缺乏足夠的上下文信息，基于物品的協(xié)同過濾算法可能無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶的興趣。2.3協(xié)同過濾算法常用技術(shù)協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering，CF）算法是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，其核心思想是利用用戶的歷史行為數(shù)據(jù)或物品之間的相似性來預(yù)測(cè)用戶對(duì)未交互物品的偏好。根據(jù)算法的出發(fā)點(diǎn)不同，協(xié)同過濾主要可以分為兩類：基于用戶的協(xié)同過濾（User-basedCF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-basedCF）。此外為了提高算法的精度和擴(kuò)展性，研究人員提出了一系列常用的技術(shù)，本節(jié)將詳細(xì)介紹這些技術(shù)。（1）基于用戶的協(xié)同過濾（User-basedCF）基于用戶的協(xié)同過濾算法主要通過尋找與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶群組，然后將這些相似用戶喜歡的物品推薦給目標(biāo)用戶。其主要步驟如下：計(jì)算用戶相似度：首先，需要計(jì)算用戶之間的相似度。常用的相似度度量方法包括：余弦相似度（CosineSimilarity）：對(duì)于用戶向量ui和uSim皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）：對(duì)于用戶i和用戶j的評(píng)分向量ri和rSim其中ri和rj分別是用戶i和找到相似用戶：根據(jù)計(jì)算得到的用戶相似度矩陣，選擇與目標(biāo)用戶最相似的前K個(gè)用戶。生成推薦列表：根據(jù)這些相似用戶的評(píng)分記錄，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未交互物品的評(píng)分，取評(píng)分最高的物品作為推薦列表。預(yù)測(cè)評(píng)分可以表示為：r其中Nk表示與用戶u最相似的K個(gè)用戶集合，ru和ruj分別是用戶（2）基于物品的協(xié)同過濾（Item-basedCF）基于物品的協(xié)同過濾算法主要利用物品之間的相似性來生成推薦。其核心思想是：如果用戶u喜歡物品i，并且用戶u也喜歡與物品i相似的物品j，那么可以推薦物品j給用戶u。其主要步驟如下：計(jì)算物品相似度：首先，需要計(jì)算物品之間的相似度。常用的相似度度量方法包括：余弦相似度：對(duì)于物品向量vi和vSim物品向量vi的元素可以表示為用戶對(duì)物品i皮爾遜相關(guān)系數(shù)：對(duì)于物品i和物品j的評(píng)分向量ri和rSim其中ri和rj分別是物品i和生成推薦列表：根據(jù)計(jì)算得到的物品相似度矩陣，對(duì)于用戶u喜歡的物品i，找到與物品i最相似的K個(gè)物品，將這些相似物品推薦給用戶u。推薦評(píng)分可以表示為：r其中Ik表示與物品i最相似的K個(gè)物品集合，ru和rij分別是用戶（3）缺失值填充技術(shù)在協(xié)同過濾算法中，用戶與物品的評(píng)分矩陣往往存在大量的缺失值，這會(huì)影響算法的推薦效果。為了處理這些問題，研究者提出了多種缺失值填充技術(shù)，常見的包括：均值填充：將缺失值填充為用戶或物品的平均評(píng)分。矩陣分解（MatrixFactorization）：通過低秩矩陣分解技術(shù)（如SVD、NMF等）來近似原始評(píng)分矩陣，從而填充缺失值。例如，奇異值分解（SVD）可以將評(píng)分矩陣R分解為用戶矩陣U、物品矩陣V和奇異值對(duì)角矩陣Σ，即：R通過分解得到的低秩矩陣，可以填充缺失值。（4）聚類和集成技術(shù)為了進(jìn)一步提高推薦系統(tǒng)的性能，研究人員還提出了聚類和集成技術(shù)：聚類技術(shù)：通過將用戶或物品聚類，可以進(jìn)一步細(xì)化相似度計(jì)算，從而提高推薦效果。例如，K-means聚類可以用來將用戶或物品聚類，然后在每個(gè)聚類內(nèi)部進(jìn)行協(xié)同過濾。集成技術(shù)：通過結(jié)合多個(gè)協(xié)同過濾模型的推薦結(jié)果，可以進(jìn)一步提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。例如，可以通過加權(quán)平均或投票的方式來集成不同模型的推薦結(jié)果。通過以上常用技術(shù)，協(xié)同過濾算法可以有效利用用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和擴(kuò)展性。然而協(xié)同過濾算法也存在一些局限性，如數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)問題和可擴(kuò)展性問題，這些問題需要進(jìn)一步的算法和技術(shù)來加以解決。2.3.1用戶相似度計(jì)算用戶相似度的計(jì)算是協(xié)同過濾算法的核心步驟之一，其目的是衡量不同用戶之間的相似程度。通過計(jì)算用戶之間的相似度，系統(tǒng)可以找到與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，進(jìn)而為其推薦可能感興趣的商品或內(nèi)容。常用的用戶相似度計(jì)算方法主要包括基于余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)和Jaccard相似系數(shù)等。（1）基于余弦相似度余弦相似度是一種常用的向量相似度度量方法，它通過計(jì)算兩個(gè)向量之間的夾角余弦值來衡量它們的相似程度。在協(xié)同過濾中，用戶的興趣可以被表示為一個(gè)稀疏向量，其中每個(gè)維度代表一個(gè)商品或內(nèi)容，向量的值表示用戶對(duì)該商品或內(nèi)容的評(píng)分或互動(dòng)次數(shù)。余弦相似度的計(jì)算公式如下：CosineSimilarity其中u和v分別表示用戶u和用戶v的興趣向量，?表示向量點(diǎn)積，∥?∥表示向量的模長(zhǎng)。優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡(jiǎn)單高效。對(duì)向量長(zhǎng)度不敏感。缺點(diǎn)：無法區(qū)分正負(fù)相似度，即無法區(qū)分用戶是否喜歡或不喜歡某個(gè)商品。對(duì)稀疏矩陣的處理效果不如皮爾遜相關(guān)系數(shù)。（2）皮爾遜相關(guān)系數(shù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)是衡量?jī)蓚€(gè)變量線性相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，在協(xié)同過濾中，它可以用來衡量?jī)蓚€(gè)用戶興趣向量的相關(guān)程度。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下：PearsonCorrelation其中I表示用戶u和v都評(píng)價(jià)過的商品集合，rui和rvi分別表示用戶u和用戶v對(duì)商品i的評(píng)分，ru和rv分別表示用戶優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：能區(qū)分正負(fù)相似度，更準(zhǔn)確地反映用戶之間的興趣差異。對(duì)稀疏矩陣的處理效果較好。缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度較高。對(duì)異常值敏感。（3）Jaccard相似系數(shù)Jaccard相似系數(shù)是一種衡量集合相似度的指標(biāo)，在協(xié)同過濾中，它可以用來衡量?jī)蓚€(gè)用戶興趣向量的相似程度。Jaccard相似系數(shù)的計(jì)算公式如下：JaccardSimilarity其中Iu表示用戶u評(píng)價(jià)過的商品集合，Iv表示用戶v評(píng)價(jià)過的商品集合，Iuv表示用戶u優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：對(duì)稀疏矩陣的處理效果較好。缺點(diǎn)：無法區(qū)分正負(fù)相似度。只考慮用戶是否評(píng)價(jià)過某個(gè)商品，而忽略評(píng)分大小。?【表】不同用戶相似度計(jì)算方法的比較方法計(jì)算公式優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)余弦相似度u計(jì)算簡(jiǎn)單高效；對(duì)向量長(zhǎng)度不敏感無法區(qū)分正負(fù)相似度；對(duì)稀疏矩陣的處理效果不如皮爾遜相關(guān)系數(shù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)i能區(qū)分正負(fù)相似度；對(duì)稀疏矩陣的處理效果較好計(jì)算復(fù)雜度較高；對(duì)異常值敏感Jaccard相似系數(shù)I對(duì)稀疏矩陣的處理效果較好無法區(qū)分正負(fù)相似度；只考慮用戶是否評(píng)價(jià)過某個(gè)商品，而忽略評(píng)分大小在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的用戶相似度計(jì)算方法。例如，當(dāng)用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中存在較多異常值時(shí)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)可能不再是最佳選擇。此外還可以考慮結(jié)合多種相似度計(jì)算方法，以提高推薦的準(zhǔn)確性。2.3.2物品相似度計(jì)算在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中，物品相似度計(jì)算是非常重要的一環(huán)。對(duì)于新聞而言，“物品”可能指的是一條新聞，也可能是新聞的主題或關(guān)鍵詞。為了準(zhǔn)確計(jì)算物品之間的相似度，可以采用多種方法。以下是幾種常用的物品相似度計(jì)算方法及其在新聞推送系統(tǒng)中的應(yīng)用?；趦?nèi)容的相似度計(jì)算對(duì)于新聞內(nèi)容本身，我們可以利用文本相似性算法計(jì)算兩條新聞的相似度。比如余弦相似性、Jaccard相似性等方法，通過比較新聞文本中的關(guān)鍵詞或詞向量來判斷相似程度。此外還可以使用基于詞嵌入的方法，如Word2Vec或BERT等模型，通過計(jì)算詞向量間的距離來衡量新聞的相似度。這種方法適用于捕捉新聞內(nèi)容間的語(yǔ)義相似性。基于主題的相似度計(jì)算在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中，可以通過對(duì)新聞進(jìn)行主題建模來估算物品的相似度。常用的主題模型有LDA（潛在狄利克雷分配）等。通過對(duì)新聞進(jìn)行主題提取和分類，可以計(jì)算兩條新聞在主題層面上的相似度。這種方法有助于捕捉新聞間的潛在關(guān)聯(lián)，提高推送的準(zhǔn)確性。協(xié)同過濾中的物品相似度計(jì)算在協(xié)同過濾的推薦算法中，物品相似度計(jì)算是關(guān)鍵步驟之一。對(duì)于新聞推送系統(tǒng)而言，可以利用用戶的行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、收藏、分享等）來計(jì)算新聞的相似度?；谟脩舻姆答佇袨椋梢圆捎弥T如皮爾遜相關(guān)系數(shù)等方法來計(jì)算物品間的相似度。此外還可以結(jié)合物品的屬性和用戶的行為數(shù)據(jù)構(gòu)建混合模型，提高相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性。?表格：幾種常用的物品相似度計(jì)算方法比較方法描述適用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)基于內(nèi)容的相似度計(jì)算通過文本比較計(jì)算新聞的相似度適用于文本內(nèi)容相似的新聞能捕捉語(yǔ)義相似性對(duì)文本處理要求較高基于主題的相似度計(jì)算通過主題模型計(jì)算新聞的相似度適用于主題相關(guān)的新聞推送能捕捉潛在關(guān)聯(lián)，提高準(zhǔn)確性主題模型的選擇和訓(xùn)練較為關(guān)鍵協(xié)同過濾中的物品相似度計(jì)算利用用戶行為數(shù)據(jù)計(jì)算新聞的相似度個(gè)性化推薦場(chǎng)景下的新聞推送結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)，提高準(zhǔn)確性對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)依賴性較強(qiáng)在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體場(chǎng)景和需求選擇合適的物品相似度計(jì)算方法。對(duì)于個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)而言，結(jié)合多種方法（如基于內(nèi)容和協(xié)同過濾）可能取得更好的效果。同時(shí)持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)相似度計(jì)算方法也是提高推送準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。2.4新聞推薦系統(tǒng)特點(diǎn)分析新聞推薦系統(tǒng)作為個(gè)性化新聞推送平臺(tái)的核心組成部分，具有以下幾個(gè)顯著特點(diǎn)：（1）用戶畫像構(gòu)建新聞推薦系統(tǒng)首先需要構(gòu)建用戶畫像，即根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（如瀏覽記錄、點(diǎn)贊、評(píng)論等）來描繪用戶的興趣偏好和需求特征。這有助于系統(tǒng)更精準(zhǔn)地為用戶提供符合其興趣的新聞內(nèi)容。特征描述偏好類別用戶感興趣的新聞主題或類型活躍度用戶在平臺(tái)上的活躍程度，包括登錄頻率、互動(dòng)次數(shù)等時(shí)間偏好用戶對(duì)新聞時(shí)間線的偏好，如喜歡早晨、中午或晚上看新聞（2）內(nèi)容分析新聞推薦系統(tǒng)需要對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行深入分析，以提取關(guān)鍵詞、主題、情感傾向等信息。這些信息有助于系統(tǒng)理解新聞的特點(diǎn)，并將其與用戶畫像進(jìn)行匹配，從而提高推薦的準(zhǔn)確性。（3）協(xié)同過濾算法應(yīng)用協(xié)同過濾算法是新聞推薦系統(tǒng)的核心算法之一，它主要分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾兩種方法：基于用戶的協(xié)同過濾：通過分析相似用戶的行為來推薦新聞。如果用戶A和用戶B具有相似的興趣愛好，那么系統(tǒng)會(huì)推薦用戶B喜歡但用戶A尚未查看的新聞。基于物品的協(xié)同過濾：通過分析新聞之間的相似性來推薦新聞。如果新聞A和新聞B在主題或內(nèi)容上相似，那么系統(tǒng)會(huì)推薦與用戶歷史興趣相關(guān)的新聞。（4）動(dòng)態(tài)更新與冷啟動(dòng)問題新聞推薦系統(tǒng)需要具備動(dòng)態(tài)更新的能力，以適應(yīng)用戶興趣的變化和新新聞的產(chǎn)生。同時(shí)面對(duì)新用戶或新內(nèi)容時(shí)，系統(tǒng)需要解決冷啟動(dòng)問題，即如何有效地為用戶推薦新聞。特點(diǎn)描述動(dòng)態(tài)更新系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)捕捉用戶興趣的變化，并相應(yīng)調(diào)整推薦結(jié)果冷啟動(dòng)針對(duì)新用戶或新內(nèi)容，系統(tǒng)需要采用有效的策略進(jìn)行推薦新聞推薦系統(tǒng)通過構(gòu)建用戶畫像、深入分析內(nèi)容、應(yīng)用協(xié)同過濾算法以及解決動(dòng)態(tài)更新和冷啟動(dòng)問題，為用戶提供更加個(gè)性化、精準(zhǔn)化的新聞推送服務(wù)。2.4.1新聞數(shù)據(jù)特性新聞數(shù)據(jù)作為個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來源，具有其獨(dú)特的特性，這些特性直接影響著協(xié)同過濾算法的設(shè)計(jì)和性能。本節(jié)將從數(shù)據(jù)類型、用戶行為模式、數(shù)據(jù)稀疏性以及時(shí)間敏感性等方面對(duì)新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析。（1）數(shù)據(jù)類型新聞數(shù)據(jù)主要包括以下幾類：新聞內(nèi)容：包括標(biāo)題、正文、摘要等文本信息。元數(shù)據(jù)：如發(fā)布時(shí)間、來源、作者、標(biāo)簽、分類等。用戶行為數(shù)據(jù)：如點(diǎn)擊、閱讀時(shí)長(zhǎng)、分享、評(píng)論等。（2）用戶行為模式用戶在新聞平臺(tái)上的行為模式可以抽象為以下幾種：點(diǎn)擊行為：用戶點(diǎn)擊新聞標(biāo)題或鏈接的行為。閱讀行為：用戶閱讀新聞全文的行為。分享行為：用戶將新聞分享到社交媒體或其他平臺(tái)的行為。評(píng)論行為：用戶對(duì)新聞進(jìn)行評(píng)論的行為。用戶行為可以用以下公式表示：B其中：Bu,i表示用戶uT表示行為的時(shí)間窗口。λtbu,i,t表示用戶u（3）數(shù)據(jù)稀疏性新聞數(shù)據(jù)通常具有高度稀疏性，即大多數(shù)用戶只對(duì)少量新聞進(jìn)行過行為。這種稀疏性可以用以下公式表示：Sparsity其中：NuserNitem數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)協(xié)同過濾算法的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性：稀疏數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致相似度計(jì)算的不準(zhǔn)確。推薦結(jié)果的覆蓋率：稀疏數(shù)據(jù)會(huì)降低推薦結(jié)果的覆蓋率。（4）時(shí)間敏感性新聞內(nèi)容具有很強(qiáng)的時(shí)效性，即新聞的價(jià)值會(huì)隨著時(shí)間的推移而衰減。時(shí)間敏感性可以用以下公式表示：V其中：Vi,t表示新聞iα表示時(shí)間衰減系數(shù)。t0時(shí)間敏感性對(duì)協(xié)同過濾算法的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：用戶興趣的動(dòng)態(tài)變化：用戶興趣會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。推薦結(jié)果的時(shí)效性：推薦結(jié)果需要及時(shí)反映用戶當(dāng)前的興趣。新聞數(shù)據(jù)的特性對(duì)協(xié)同過濾算法的設(shè)計(jì)和性能具有重要影響，在后續(xù)章節(jié)中，我們將針對(duì)這些特性設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法改進(jìn)策略。2.4.2用戶需求差異在個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中，用戶需求的差異性是影響系統(tǒng)推薦效果的重要因素。用戶對(duì)新聞內(nèi)容的偏好、關(guān)注領(lǐng)域、閱讀習(xí)慣等都存在顯著差異，這些差異直接影響到系統(tǒng)的推薦結(jié)果。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，協(xié)同過濾算法需要能夠充分考慮到不同用戶之間的需求差異。首先系統(tǒng)應(yīng)通過分析用戶的基本信息（如年齡、性別、職業(yè)等）來了解其基本需求和興趣點(diǎn)。例如，年輕用戶可能更關(guān)注科技、娛樂等領(lǐng)域的新聞，而年長(zhǎng)用戶可能更關(guān)心健康、經(jīng)濟(jì)等話題。因此協(xié)同過濾算法需要根據(jù)用戶的基本信息進(jìn)行初步篩選，將相似需求的用戶聚集在一起，以便后續(xù)的推薦工作。其次系統(tǒng)應(yīng)通過分析用戶的閱讀歷史和行為數(shù)據(jù)來挖掘其深層次的需求和興趣。例如，如果一個(gè)用戶經(jīng)常閱讀科技類新聞，那么在推薦時(shí)可以優(yōu)先考慮科技領(lǐng)域的新聞；反之，如果該用戶經(jīng)常閱讀娛樂類新聞，則可以更多地推薦娛樂類新聞。通過這種方式，協(xié)同過濾算法可以更精準(zhǔn)地滿足用戶的需求，提高推薦的準(zhǔn)確性和滿意度。系統(tǒng)應(yīng)通過引入外部信息源來豐富用戶需求的多樣性，例如，可以引入專業(yè)媒體、行業(yè)報(bào)告等資源，為不同領(lǐng)域的用戶提供更加全面、深入的新聞內(nèi)容。同時(shí)系統(tǒng)還可以通過與其他平臺(tái)的數(shù)據(jù)共享，獲取更多元的信息來源，進(jìn)一步豐富用戶需求。面對(duì)用戶需求差異的挑戰(zhàn)，協(xié)同過濾算法需要在多個(gè)層面進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。通過深入分析用戶基本信息、閱讀歷史和行為數(shù)據(jù)以及引入外部信息源等方式，系統(tǒng)可以更好地理解用戶的需求和興趣，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、個(gè)性化的新聞推薦。這將有助于提升用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)力和吸引力。三、基于協(xié)同過濾的新聞推薦算法設(shè)計(jì)3.1協(xié)同過濾基本原理協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering,CF）是一種常用的推薦算法，其核心思想是利用用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、閱讀、評(píng)分等）和其他用戶的行為數(shù)據(jù)，來預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未交互新聞的偏好程度。該算法主要分為兩種類型：用戶基于協(xié)同過濾（User-BasedCF）：通過尋找與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶群體，然后將這些相似用戶喜歡但目標(biāo)用戶尚未接觸的新聞推薦給目標(biāo)用戶。物品基于協(xié)同過濾（Item-BasedCF）：通過計(jì)算新聞之間的相似度，將與目標(biāo)用戶喜歡新聞相似的其他新聞推薦給目標(biāo)用戶。3.2用戶基于協(xié)同過濾算法設(shè)計(jì)3.2.1用戶相似度計(jì)算用戶相似度是User-BasedCF的核心，常用的相似度計(jì)算方法包括：余弦相似度（CosineSimilarity）：適用于用戶行為數(shù)據(jù)是二元（如是否閱讀過）或標(biāo)量（如評(píng)分）的情況。Sim其中rui和rvi分別表示用戶u和用戶v對(duì)新聞皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）：適用于處理評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，能更好地處理數(shù)據(jù)中的極值情況。Sim其中ru和rv分別是用戶u和v的平均評(píng)分，Iuv是用戶u3.2.2新聞推薦生成計(jì)算得到用戶相似度后，可以根據(jù)相似用戶的新聞瀏覽歷史來推薦新聞。具體步驟如下：計(jì)算目標(biāo)用戶T與其他所有用戶的相似度。根據(jù)相似度排序，選取最相似的K個(gè)用戶。對(duì)這K個(gè)相似用戶喜歡但目標(biāo)用戶T尚未接觸的新聞進(jìn)行推薦。推薦分?jǐn)?shù)計(jì)算公式如下：Score其中NkT是與目標(biāo)用戶T最相似的K個(gè)用戶集合，rtu是用戶u3.3物品基于協(xié)同過濾算法設(shè)計(jì)3.3.1新聞相似度計(jì)算物品相似度是Item-BasedCF的核心，常用的相似度計(jì)算方法包括：余弦相似度：適用于新聞特征向量是二元或標(biāo)量的情況。Sim其中rui和ruj分別表示用戶u對(duì)新聞i和基于項(xiàng)的共現(xiàn)計(jì)算：通過計(jì)算新聞之間的共現(xiàn)次數(shù)來計(jì)算相似度。3.3.2新聞推薦生成計(jì)算得到新聞相似度后，可以根據(jù)目標(biāo)用戶喜歡的新聞來推薦相似新聞。具體步驟如下：找出目標(biāo)用戶T喜歡的M個(gè)新聞。計(jì)算這M個(gè)新聞與所有其他新聞的相似度。根據(jù)相似度排序，選取最相似的新聞進(jìn)行推薦。推薦分?jǐn)?shù)計(jì)算公式如下：Score其中M是目標(biāo)用戶T喜歡的新聞集合，rti是用戶T對(duì)新聞i3.4協(xié)同過濾算法優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：無需深入理解物品的特性，僅基于用戶行為數(shù)據(jù)即可進(jìn)行推薦。推薦結(jié)果通常較受歡迎，符合用戶實(shí)際興趣。缺點(diǎn)：冷啟動(dòng)問題：對(duì)于新用戶或新新聞，難以進(jìn)行有效推薦。數(shù)據(jù)稀疏性問題：用戶與新聞的交互數(shù)據(jù)有限，影響相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性?？蓴U(kuò)展性問題：大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的計(jì)算復(fù)雜度較高。3.5總結(jié)基于協(xié)同過濾的新聞推薦算法通過利用用戶和新聞的交互數(shù)據(jù)，能夠有效地發(fā)現(xiàn)用戶興趣和新聞相似性，從而進(jìn)行個(gè)性化推薦。用戶基于協(xié)同過濾和物品基于協(xié)同過濾各有優(yōu)劣，實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)具體場(chǎng)景選擇合適的算法或進(jìn)行混合使用。3.1系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的核心目標(biāo)是為用戶精準(zhǔn)推薦符合其興趣的新聞內(nèi)容。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，系統(tǒng)采用模塊化、分層化的架構(gòu)設(shè)計(jì)，以保證系統(tǒng)的靈活性、可擴(kuò)展性和高效性。系統(tǒng)總體架構(gòu)主要分為以下幾個(gè)層次：數(shù)據(jù)層、核心算法層、服務(wù)層和應(yīng)用層。各層之間相互協(xié)作，共同完成新聞個(gè)性化推薦的任務(wù)。（1）各層功能概述系統(tǒng)總體架構(gòu)如下內(nèi)容所示的邏輯層次模型所示（此處僅為文字描述，無實(shí)際內(nèi)容片）：[系統(tǒng)總體架構(gòu)分層邏輯模型描述]數(shù)據(jù)層(DataLayer)：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和管理。此層是整個(gè)推薦系統(tǒng)的基石，提供所有算法所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。核心算法層(CoreAlgorithmLayer)：包含推薦算法的核心邏輯，其中本文重點(diǎn)研究和實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾算法。此層負(fù)責(zé)根據(jù)用戶的歷史行為和用戶之間的相似性，預(yù)測(cè)用戶的興趣并生成推薦列表。服務(wù)層(ServiceLayer)：提供推薦服務(wù)接口，接收來自應(yīng)用層的請(qǐng)求，調(diào)用核心算法層進(jìn)行計(jì)算，并將結(jié)果返回給應(yīng)用層。此層負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)的邏輯處理和流程管理。應(yīng)用層(ApplicationLayer)：面向用戶和外部服務(wù)，提供最終的新聞推薦呈現(xiàn)界面和交互功能。此層將推薦結(jié)果以用戶友好的方式展示給用戶。（2）核心算法層設(shè)計(jì)：協(xié)同過濾模塊在核心算法層中，我們重點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering,CF）的推薦模塊。該模塊旨在通過發(fā)掘用戶的行為模式（如點(diǎn)擊、閱讀、收藏等）以及用戶之間的相似性關(guān)系，來預(yù)測(cè)用戶的潛在興趣。協(xié)同過濾算法主要分為兩大類：基于用戶的協(xié)同過濾（User-basedCF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-basedCF）。2.1用戶相似度計(jì)算基于用戶的協(xié)同過濾首先計(jì)算用戶之間的相似度，常用的相似度計(jì)算方法包括：余弦相似度(CosineSimilarity)：衡量?jī)蓚€(gè)向量方向的接近程度。Sim其中Iu和Iv分別表示用戶u和用戶v的興趣向量（例如，物品評(píng)分向量，0表示未交互，非0表示交互值），Iu?I皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PearsonCorrelationCoefficient)：衡量?jī)蓚€(gè)用戶評(píng)分序列的線性相關(guān)性。Sim其中Rui表示用戶u對(duì)物品i的評(píng)分，Iuv表示用戶u和v都評(píng)價(jià)過的物品集合，Ru和Rv分別是用戶2.2基于用戶的推薦生成基于計(jì)算得到的用戶相似度，為用戶u推薦與其興趣相似度最高的K個(gè)用戶（Top-Kneighbors），然后利用這些鄰居的用戶歷史行為來預(yù)測(cè)用戶u對(duì)未交互物品i的興趣度（評(píng)分預(yù)測(cè)）：評(píng)分預(yù)測(cè)：計(jì)算用戶u對(duì)物品i的預(yù)測(cè)評(píng)分。R其中Nku表示與用戶u最相似的K個(gè)用戶集合，Ru物品排序與推薦：對(duì)未交互過的所有物品i，計(jì)算其預(yù)測(cè)評(píng)分Rui，并根據(jù)該評(píng)分從高到低進(jìn)行排序，選取排名靠前的N2.3物品相似度計(jì)算基于物品的協(xié)同過濾則首先計(jì)算物品之間的相似度，常用的相似度計(jì)算方法也包括上述的余弦相似度和皮爾遜相關(guān)系數(shù)，但此時(shí)計(jì)算的是物品向量之間的相似度。物品興趣向量構(gòu)造：物品i的興趣向量可以是評(píng)價(jià)過物品i的所有用戶u的評(píng)分向量Ru相似度計(jì)算：Sim或Sim其中Uij表示同時(shí)評(píng)價(jià)過物品i和物品j的用戶集合，Ri和Rj分別是物品i2.4基于物品的推薦生成基于計(jì)算得到的物品相似度，為用戶u推薦與其過去喜歡的物品相似度最高的K個(gè)物品（Top-Kneighbors），進(jìn)而生成推薦列表。評(píng)分預(yù)測(cè)：計(jì)算用戶u對(duì)物品i的預(yù)測(cè)評(píng)分。R其中Nki表示與物品i相似的K個(gè)物品集合，Ru物品排序與推薦：對(duì)未交互過的所有物品i，計(jì)算其預(yù)測(cè)評(píng)分Rui，并根據(jù)該評(píng)分從高到低進(jìn)行排序，選取排名靠前的N核心算法層設(shè)計(jì)表總結(jié)：模塊算法類型核心邏輯輸出用戶相似度計(jì)算-計(jì)算用戶之間的相似度（如余弦、皮爾遜）用戶相似度矩陣/列表基于用戶推薦生成基于用戶的CF尋找相似用戶，利用鄰居偏好預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未交互物品的興趣度，排序生成推薦列表目標(biāo)用戶的個(gè)性化推薦列表物品相似度計(jì)算-(若使用Item-basedCF)計(jì)算物品之間的相似度（如余弦、皮爾遜），或使用ItemKNN相似度物品相似度矩陣/列表或最近的K個(gè)物品集合基于物品推薦生成基于物品的CF尋找相似物品，利用相似物品的受歡迎程度預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未交互物品的興趣度，排序生成推薦列表目標(biāo)用戶的個(gè)性化推薦列表?[腳注或其他補(bǔ)充說明]系統(tǒng)實(shí)際部署時(shí)可根據(jù)數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)性要求選擇不同的相似度計(jì)算和距離/鄰居選擇策略（如加入小世界效果、矩陣分解等優(yōu)化手段或冷啟動(dòng)解決方案）。服務(wù)層會(huì)根據(jù)上層業(yè)務(wù)需求，調(diào)用對(duì)應(yīng)的算法模塊進(jìn)行推薦生成，并負(fù)責(zé)結(jié)果的格式化和傳輸。說明:文中明確指出了這是一個(gè)邏輯模型描述，并用文字避免了內(nèi)容片的生成。結(jié)尾預(yù)留了補(bǔ)充說明的位置，可以進(jìn)一步解釋系統(tǒng)設(shè)計(jì)中考慮的因素。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)清洗：去除無效和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，如缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)格式化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，如時(shí)間格式、日期格式等，以便于后續(xù)處理和分析。文本處理：對(duì)新聞標(biāo)題和內(nèi)容進(jìn)行分詞、去停用詞、詞干提取等處理，以便于提取文本特征。?特征工程特征工程是提取和加工相關(guān)特征的過程，對(duì)于協(xié)同過濾算法的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。用戶特征：包括用戶的基本信息（如年齡、性別、職業(yè)等）和行為特征（如瀏覽歷史、點(diǎn)擊行為、收藏行為等）。新聞特征：包括新聞的標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、來源、類別等。協(xié)同過濾相關(guān)特征：計(jì)算新聞之間的相似度，基于用戶行為數(shù)據(jù)（如共同點(diǎn)擊、共同收藏等）構(gòu)建用戶-新聞或新聞-新聞之間的關(guān)聯(lián)矩陣。特征工程可能涉及到以下步驟：特征選擇：從原始數(shù)據(jù)中挑選出最有效的特征，去除冗余特征。特征轉(zhuǎn)換：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更有用的形式，如將時(shí)間特征轉(zhuǎn)換為周期性特征（如星期幾、時(shí)間段等）。特征組合：組合多個(gè)特征以創(chuàng)建新的有意義的信息，如將新聞?lì)悇e和用戶歷史點(diǎn)擊的類別相結(jié)合。表：特征示例表特征類型特征描述示例用戶特征用戶年齡25歲用戶性別男/女男用戶行為點(diǎn)擊數(shù)、收藏?cái)?shù)等點(diǎn)擊數(shù)：5次新聞特征新聞標(biāo)題“新冠疫情下的全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析”新聞內(nèi)容新聞的文本內(nèi)容見上文內(nèi)容新聞相似度基于內(nèi)容的相似度計(jì)算相似度分?jǐn)?shù)：0.85在進(jìn)行特征工程時(shí)，還需要考慮特征的維度和稀疏性，以及如何處理冷啟動(dòng)問題（即新用戶或新新聞的推薦問題）。通過合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，可以有效提高協(xié)同過濾算法的準(zhǔn)確性和效率。3.2.1用戶畫像構(gòu)建用戶畫像是個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分，它有助于系統(tǒng)更準(zhǔn)確地理解用戶需求，從而提供更加精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦。用戶畫像的構(gòu)建主要基于以下幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)：（1）基本信息用戶的基本信息包括年齡、性別、職業(yè)、地域等，這些信息可以通過用戶注冊(cè)時(shí)填寫的信息獲取。例如，我們可以創(chuàng)建一個(gè)包含以下字段的用戶信息表：字段名類型描述user_idINT用戶IDageINT年齡genderVARCHAR性別occupationVARCHAR職業(yè)locationVARCHAR地域（2）行為數(shù)據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)主要包括用戶的瀏覽記錄、搜索記錄、點(diǎn)擊記錄等。這些數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)站的前端埋點(diǎn)或后端日志分析獲得，例如，我們可以創(chuàng)建一個(gè)包含以下字段的行為數(shù)據(jù)表：字段名類型描述user_idINT用戶IDcontent_idINT內(nèi)容IDbehavior_typeVARCHAR行為類型（瀏覽、搜索、點(diǎn)擊等）timestampDATETIME行為發(fā)生時(shí)間（3）興趣偏好用戶的興趣偏好可以通過用戶的行為數(shù)據(jù)和用戶畫像中的其他信息進(jìn)行挖掘。例如，我們可以根據(jù)用戶瀏覽和搜索的內(nèi)容，分析出用戶的興趣愛好，并將其作為用戶畫像的一部分。興趣偏好的挖掘可以使用文本分類算法，如TF-IDF和Word2Vec等。（4）社交網(wǎng)絡(luò)信息用戶的社交網(wǎng)絡(luò)信息可以幫助我們了解用戶的社交關(guān)系，從而更好地理解用戶的需求。例如，我們可以獲取用戶的關(guān)注列表和好友列表，然后根據(jù)這些信息構(gòu)建用戶的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容譜。（5）場(chǎng)景信息用戶在不同的場(chǎng)景下的需求可能有所不同，因此在構(gòu)建用戶畫像時(shí)，我們需要考慮用戶所處的場(chǎng)景。例如，用戶可能在閱讀新聞、觀看視頻或參加線上活動(dòng)等不同的場(chǎng)景下，對(duì)內(nèi)容的需求也有所不同。用戶畫像的構(gòu)建是一個(gè)綜合性的過程，需要結(jié)合多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和挖掘。通過對(duì)用戶畫像的構(gòu)建，我們可以更加準(zhǔn)確地理解用戶的需求，從而為用戶提供更加個(gè)性化的新聞推送服務(wù)。3.2.2新聞特征提取新聞特征提取是構(gòu)建個(gè)性化新聞推送系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟之一，其目的是從大量的新聞數(shù)據(jù)中提取出能夠表征新聞內(nèi)容、風(fēng)格、主題等關(guān)鍵信息，為協(xié)同過濾算法提供有效的輸入。本節(jié)將詳細(xì)闡述新聞特征提取的主要方法和具體實(shí)現(xiàn)。（1）文本特征提取新聞文本是新聞數(shù)據(jù)的主要組成部分，因此文本特征的提取至關(guān)重要。常用的文本特征提取方法包括詞袋模型（Bag-of-Words,BoW）、TF-IDF和詞嵌入（WordEmbeddings）等。詞袋模型（BoW）詞袋模型是一種簡(jiǎn)單的文本表示方法，它將文本表示為一個(gè)詞語(yǔ)的集合，忽略詞語(yǔ)的順序和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。具體實(shí)現(xiàn)如下：將新聞文本分詞，得到詞語(yǔ)列表。統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)在新聞文本中的出現(xiàn)頻率。構(gòu)建詞袋模型表示向量。例如，新聞文本“今天天氣很好，我們一起去公園玩?！笨梢员硎緸椋涸~語(yǔ)出現(xiàn)頻率今天1天氣1很好1我們1一起1去1公園1玩1詞袋模型可以用向量表示：x其中f?TF-IDFTF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一種基于詞頻和逆文檔頻率的權(quán)重計(jì)算方法，用于評(píng)估一個(gè)詞語(yǔ)在一個(gè)文檔中的重要程度。TF-IDF的計(jì)算公式如下：TF-IDF其中：TFt,d表示詞語(yǔ)tIDFt,D表示詞語(yǔ)tIDF其中：N表示文檔集合D中的文檔總數(shù)。{d∈D通過TF-IDF，可以構(gòu)建新聞文本的權(quán)重向量表示。詞嵌入（WordEmbeddings）詞嵌入是一種將詞語(yǔ)映射到高維向量空間的方法，能夠捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系。常用的詞嵌入方法包括Word2Vec和GloVe等。詞嵌入表示向量可以通過訓(xùn)練得到，例如，詞語(yǔ)“今天”和“天氣”的詞嵌入向量分別為：vv通過詞嵌入，可以將新聞文本表示為詞嵌入向量的集合。（2）非文本特征提取除了文本特征，新聞的非文本特征如標(biāo)題、作者、發(fā)布時(shí)間、標(biāo)簽等也需要被提取和利用。這些特征可以提供額外的信息，有助于提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。標(biāo)題特征新聞標(biāo)題通常包含新聞的核心內(nèi)容，因此標(biāo)題特征的提取非常重要?？梢允褂门c文本特征提取相同的方法（如BoW、TF-IDF）來提取標(biāo)題特征。作者特征作者的寫作風(fēng)格和主題偏好可以作為特征進(jìn)行提取，可以通過統(tǒng)計(jì)作者的發(fā)布頻率、常用詞語(yǔ)等來構(gòu)建作者特征向量。發(fā)布時(shí)間特征發(fā)布時(shí)間可以表示為時(shí)間戳，并轉(zhuǎn)換為特征向量。例如，可以將時(shí)間戳表示為一天中的小時(shí)、星期幾等特征。標(biāo)簽特征新聞標(biāo)簽是人工標(biāo)注的主題分類，可以直接作為特征使用。標(biāo)簽特征可以用one-hot編碼表示。（3）特征融合為了充分利用不同類型的特征，通常需要對(duì)提取的特征進(jìn)行融合。常用的特征融合方法包括拼接（Concatenation）、加權(quán)求和（WeightedSum）和特征選擇（FeatureSelection）等。拼接將不同類型的特征向量直接拼接成一個(gè)長(zhǎng)向量，例如，將文本特征向量、作者特征向量和發(fā)布時(shí)間特征向量拼接成一個(gè)綜合特征向量：x加