【摘 要】
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随着科技的发展和网络的普及,在线新闻数量呈指数型爆炸式增长,信息过载的现象日益严重,导致读者很难找到自己所需要的内容。为了解决这一问题,人们发明了个性化新闻推荐系统并取得了良好的效果。本课题对当前主流的个性化新闻推荐系统进行了分析研究,针对推荐中存在的用户兴趣迁移和新闻新鲜度变化问题,提出了优化解决方法,在此基础上设计并实现了动态混合新闻推荐系统。本文的主要工作包括:（1）分析了用户兴趣变化产生的
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随着科技的发展和网络的普及,在线新闻数量呈指数型爆炸式增长,信息过载的现象日益严重,导致读者很难找到自己所需要的内容。为了解决这一问题,人们发明了个性化新闻推荐系统并取得了良好的效果。本课题对当前主流的个性化新闻推荐系统进行了分析研究,针对推荐中存在的用户兴趣迁移和新闻新鲜度变化问题,提出了优化解决方法,在此基础上设计并实现了动态混合新闻推荐系统。本文的主要工作包括:（1）分析了用户兴趣变化产生的原因,提出了基于时间遗忘的用户兴趣建模方法,使用户的兴趣建模结果更能体现出其当前的关注和喜好。考虑到不同年龄段的读者兴趣变化特点不同,通过改变遗忘权重调控因子来构造符合不同年龄段兴趣变化的时间遗忘函数。并以此优化了基于内容和基于协同过滤的新闻推荐模型,然后将两者计算预测的结果加权组合进行混合新闻推荐。（2）对真实新闻数据集进行了深入研究,发现了用户对新闻的新鲜度有着较高的需求,提出了基于新闻新鲜度变化的动态纠正机制,使推荐模型能根据新闻新鲜度的变化动态地调整用户待推荐列表中各个新闻的推荐权重。本文还设计了同时考虑时间和数量的近期新闻选取方法,该方法可以较好地筛选出有较高推荐价值的近期新闻,来提高推荐的准确性。（3）将本文提出的动态混合新闻推荐模型与几个流行的新闻推荐模型进行对比,并通过AB测试,验证了以上所提方法的正确性及实用性,且实验研究了不同遗忘权重调控因子和新鲜度衰减因子对模型推荐效果的影响。（4）设计并实现了动态混合新闻推荐系统。该系统融合了基于时间遗忘的混合推荐算法、基于新闻新鲜度变化的动态调节机制和近期新闻选取方法。经过测试,系统的各个模块均能正常运行,可以满足用户的基本使用需求。
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