互联网的快速发展让用户可以在网络平台上快速获取到海量信息,面对如此庞杂的数据量,互联网用户难以从中筛选出感兴趣的信息,使信息利用率大幅下降。推荐算法的出现可以帮助用户实现信息过滤,越来越多的平台将推荐算法应用于系统为用户提供推荐服务,包括网络购物、视频音频以及社交媒体等。新闻是用户获取信息的重要方式,在线新闻平台需要更优的推荐算法提升推荐结果,这样才能增加用户流量,因此新闻推荐也成为研究的热点。新闻标题中含有大量的专业词汇以及知识,这些语义信息在传统的新闻推荐算法中不能被充分提取,推荐效果有限。知识图谱是一种包含大量实体和关系的语义网络,能为新闻推荐工作提供更细粒度的新闻语义信息,让新闻报道中的专业术语得到知识层面的额外辅助。如何在新闻推荐系统中利用知识图谱中的三元组知识学习新闻特征表示,从而提升推荐效果,是学者们一直以来的研究目标。本文针对如何有效利用知识图谱中的实体关系信息,开展基于知识图谱的新闻推荐模型研究,并与web系统开发相结合,设计并实现了基于知识图谱的新闻推荐系统。本文的主要工作内容如下:（1）改进DKN模型的新闻建模。DKN模型在新闻建模时,仅使用新闻词嵌入特征与知识特征融合,忽略了标题中单词上下文对新闻语义的影响,因此本文在得到新闻标题的词嵌入向量后,加入Bi-GRU网络与个性化注意力机制充分提取新闻语义特征,并将其与从知识图谱中得到的实体特征与上下文特征通过多通道卷积神经网络进行融合,得到上下文信息更为完整的新闻特征。（2）改进DKN模型的用户兴趣建模。在用户兴趣建模中,不再单纯使用注意力机制根据候选新闻的权重计算用户兴趣,本文针对用户相邻历史行为间的兴趣相关性,设计使用卷积神经网络从用户历史点击新闻的上下文中有效建模用户短期兴趣;通常情况下,一个用户浏览的新闻与其浏览的其他新闻相互影响,所以提出使用多头自注意力机制捕捉新闻间的关联性建模用户长期兴趣。最后通过在公开新闻数据集上的实验,发现改进后的模型在AUC和F1指标上都有所提升,证明了该模型的有效性。（3）将推荐模型与系统开发相结合。按照软件开发流程,先对本文系统展开需求分析,从系统架构和功能设计两方面明确了开发方向,针对管理员和一般用户分别设计了相应模块为其提供服务,最终使用Vue、Spring Boot、Mybatis等框架开发了一个基于知识图谱的新闻推荐系统。最后通过测试,保证新闻推荐系统的功能可以正常运行。