融合主题模型与协同过滤的个性化新闻推荐研究

"硕士开题答辩ppt - 混合推荐方法在新闻推荐中的应用" 在当前的互联网时代，信息量的急剧增长导致了信息过载现象，尤其在新闻阅读领域，用户面临着海量信息的选择困难。为了解决这个问题，现有的推荐系统如协同过滤和基于内容的推荐方法都在努力提供更精准、多样化的服务。协同过滤是一种广泛采用的推荐技术，它通过分析用户行为来发现物品间的相似性或用户间的相似性，从而进行个性化推荐。协同过滤分为两种类型：基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。前者关注物品本身的特点，后者则关注用户的兴趣模式。 然而，协同过滤方法存在一些显著的问题，如冷启动问题（新用户或新物品缺乏历史数据）、数据稀疏性问题（用户行为数据有限）以及推荐的个性化程度不足。另一方面，基于内容的推荐方法依赖于对推荐对象内容的分析，适用于文本推荐，但它可能难以精确地表达用户兴趣，并且推荐多样性有限。 为克服这些局限，混合推荐方法应运而生，旨在结合不同推荐技术的优势。混合推荐分为前期和后期两种策略，前期混合是直接组合多种推荐方法，后期混合则是对不同方法的推荐结果进行整合，依据特定策略和权重给出最终推荐。这种方法已经在实践中取得了较好的效果，但仍有提升空间。 本课题聚焦于新闻推荐，目标是开发一种既能准确捕捉用户兴趣，又能提供多样化和个性化推荐的新方法。这涉及到新闻特征的提取，以及如何构建一个能反映用户兴趣的主题模型。协同过滤在此被用作补充工具，以增加推荐的多样性，同时减少数据稀疏性的影响。然而，将主题模型与协同过滤融合的过程中，会面临推荐结果集合过大、无法有效排序以及计算复杂度高等挑战。 因此，研究的重点在于探索和优化这种融合方法，可能包括提出新的融合策略，以解决现有推荐系统的不足，同时确保推荐结果既能满足用户的个性化需求，又能保持足够的推荐多样性。这样的研究对于提升新闻推荐系统的性能和用户体验具有重要意义，有助于用户在信息海洋中更有效地找到符合个人兴趣的新闻内容。