【摘 要】
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随着个性化的推荐算法在工业界的应用日益成熟,越来越多的“互联网+”产品都开始提供推荐服务。推荐系统的重要性和发挥的作用越来越大。新闻推荐作为推荐领域的一部分也成为研究的热点,一个好的个性化新闻推荐系统一方面可以带来新的用户流量,另一方面可以巩固已有的用户基础。一般来说,个性化新闻推荐主要包含了生成推荐候选集和候选集排序两个部分。本文将知识图谱特征学习应用到推荐系统中,设计并实现个性化新闻推荐系统,
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随着个性化的推荐算法在工业界的应用日益成熟,越来越多的“互联网+”产品都开始提供推荐服务。推荐系统的重要性和发挥的作用越来越大。新闻推荐作为推荐领域的一部分也成为研究的热点,一个好的个性化新闻推荐系统一方面可以带来新的用户流量,另一方面可以巩固已有的用户基础。一般来说,个性化新闻推荐主要包含了生成推荐候选集和候选集排序两个部分。本文将知识图谱特征学习应用到推荐系统中,设计并实现个性化新闻推荐系统,并对其中的候选排序模型进行了研究。本文采用B/S架构搭建系统,后端使用Flask框架,数据库使用mysql,前后端使用http进行数据传输。主要工作如下:(1)对基于知识图谱特征学习的三个推荐模型进行实证分析对比,选择合适的模型应用到推荐系统中,其中这三个模型分别对应知识图谱特征学习应用到推荐系统中的三个方法:依次学习、交替学习、联合学习。通过在同一实验环境下,使用可验证的数据集,进行推荐模型的训练和预测对比,使用推荐评估指标AUC、F1对模型进行评估对比,最终选择使用了DKN模型;(2)结合推荐系统的具体需求和相关技术,对系统的整体架构进行设计。本文将个性化新闻推荐系统划分为新闻展示分析模块、新闻推荐模块、数据收集模块,并对各个模块的详细设计与实现进行阐述。最后,对系统进行测试,并验证个性化新闻推荐系统的有效性和可用性。
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