个性化新闻事件推荐系统的研究与实现

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：39学校代码：10005工程硕士学位论文M.E.DISSERTATION论文题目：个性化新闻事件推荐系统的研究与实现论文作者：张钊学科：电子与通信工程指导教师：张新峰论文提交日期：2016年5月UDC：39学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201302211密级：公开北京工业大学硕士专业学位论文（全日制）题目：个性化新闻事件推荐系统的研究与实现英文题目：RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFPERSONALIZEDNEWSEVENT

2、SRECOMMENDATIONSYSTEM论文作者：张钊学科专业：电子与通信工程研究方向：智能化信息处理申请学位：工程硕士指导教师：张新峰副教授所在单位：电子信息与控制工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论

3、文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：张钊日期：2016年5月30日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：张钊日期：2016年5月30日导师签名：张新峰日期：2016年5月30日摘要摘要网络普及带动了新闻产业的变革，网络新闻成为公众获取实时资讯的重要方式之一。可是面对海量的网络新闻，公众往往很难快速定位自

4、己感兴趣的新闻。基于此，新闻事件发现技术应运而生，它能够从互联网中挖掘出热点话题，帮助用户了解当前热点；个性化推荐技术可以根据用户的行为习惯，挖掘其兴趣点，从而向用户推荐其可能感兴趣的新闻。当前，事件发现技术及个性化推荐技术在信息领域均获得普遍应用，但是，事件发现技术挖掘出的热点话题并不一定是每一个用户都感兴趣的；个性化推荐技术只能完成单一新闻的推荐功能，并不能把用户感兴趣的事件推荐给用户。基于此，本文提出一种个性化新闻事件推荐方法，将新闻事件发现技术与个性化推荐技术融为一体，该方法能够挖掘出新闻事件，并为用户

5、进行个性化推荐。本次课题研究的主要工作列述如下：（1）实现一种基于融合模型的改进层次聚类算法。在计算新闻间相似度时，该算法基于TF-IDF的VSM模型与基于LDA主题模型按一定比例加权求和的方式进行相似度计算；在计算簇间距离时，该算法引入簇中心距离与簇间新闻最远距离，使得这一算法在计算簇间距离时更加准确。实证研究结果显示，本文所提算法与传统层次聚类算法相比，显著提升了准确率。（2）实现一种基于混合推荐的新闻事件推荐算法。该算法采用两种方式建立用户的兴趣模型，其一根据事件的多重特征以及用户的行为习惯构建目标用户的

6、兴趣模型，其二根据用户浏览的新闻标题建立用户基于LDA主题模型的兴趣模型；然后，基于VSM模型与LDA主题模型按一定比例加权求和的方式计算不同用户间的相似度，得到目标用户的邻居用户集合，以集合中用户的共同偏好，来挖掘目标用户的兴趣点，最后，向目标用户推荐其可能感兴趣的新闻事件。通过本文的实验证明，该算法具有较高的准确率和召回率。（3）依据现实需求，本文开发出个性化新闻事件推荐系统。实证研究表明，本系统基本可以实现新闻事件发现以及新闻事件推荐的预设功能目标，运行稳定、高效。关键词：LDA主题模型；层次聚类；新闻事

7、件；用户兴趣模型；推荐系统IAbstractAbstractAsthepopularizationofInternetisacceleratingtheinnovationofjournalism,gettingnewsonlinehasbecomeoneofthemostimportantwaysthatpeopleobtainreal-timeinformation.However,facingalargeamountofnetnews,itisusuallyhardforpeopletofindoutth

8、enewsthattheyareinterestedinrapidly.Basedonthissituation,NewsEventDetectionTechnologyhascomeout,whichisabletodigouthottopicsfromtheInternetandassistInternetusersinunderstandingthem.Besides,Indiv