【摘 要】
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大量用户正在通过在线新闻媒体网站获取新闻,面对海量的新闻数据,用户往往会陷入选择困境。此时,媒体需要考虑如何准确高效的为用户提供个性化的推荐。本研究的主要任务就是利用新闻的特点和用户的历史记录,为用户提供精准的新闻推荐,以提高用户的满意程度和系统性能。（1）为了解决用户的冷启动问题,对于新用户进行推荐,以及用于新闻头版头条新闻的设置。本文提出了一种基于新闻特征的最高未来影响力的推荐模型,使用最小二
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大量用户正在通过在线新闻媒体网站获取新闻,面对海量的新闻数据,用户往往会陷入选择困境。此时,媒体需要考虑如何准确高效的为用户提供个性化的推荐。本研究的主要任务就是利用新闻的特点和用户的历史记录,为用户提供精准的新闻推荐,以提高用户的满意程度和系统性能。（1）为了解决用户的冷启动问题,对于新用户进行推荐,以及用于新闻头版头条新闻的设置。本文提出了一种基于新闻特征的最高未来影响力的推荐模型,使用最小二乘模型利用新闻过去的阅读量,新闻类别等特征预测新闻的未来阅读量,排序之后生成用户推荐列表。（2）为了计算用户的偏好,按照用户的浏览记录对其进行个性化的推荐。本文提出了一种基于用户偏好的深度知识感知网络模型（UP-DKN）,用于点击率的预测。对于用户阅读记录中的不同新闻,赋予不同的权重,UP-DKN主要是利用了知识感知卷积神经网络（KCNN）,实现了一个单词向量、实体向量以及权重向量对齐的网络。（3）为了解决用户的偏好转移问题,在本文中提出了基于项目特征的序列化层次注意力网络推荐模型（IFSHAN）。具体来说,第一层注意力层基于历史的浏览记录,学习用户长期偏好,第二层通过耦合用户长期和短期偏好,输出最终的用户表征。（4）在上述的三种推荐模型的基础上,本文设计并实现了新闻推荐原型系统,能够有效的解决用户的冷启动问题以及为用户提供个性化的推荐,提升推荐的准确率,以此获得更好的用户体验。
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