面向个性化新闻推荐的文本标签体系研究与设计

1

作者 孙晓龙 《移动信息》 2025年第1期225-227,共3页

在信息时代,个性化新闻推荐系统已经广泛应用于网络新闻领域,能主动为用户提供感兴趣的新闻信息。标签分类在个性化新闻推荐系统中至关重要,文本标签可以更好地将海量的新闻信息进行组织分类,用户兴趣标签可以更好地挖掘定位用户兴趣,... 在信息时代,个性化新闻推荐系统已经广泛应用于网络新闻领域,能主动为用户提供感兴趣的新闻信息。标签分类在个性化新闻推荐系统中至关重要,文本标签可以更好地将海量的新闻信息进行组织分类,用户兴趣标签可以更好地挖掘定位用户兴趣,进而通过标签实现更准确的个性化新闻信息推荐。文中研究和设计了一套面向个性化新闻推荐的文本标签体系,包含频道标签、主题标签和关键词标签,可以从多维度对新闻信息的核心内容进行提取分类,用于个性化的新闻推荐。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 标签分类 文本标签

在线阅读 下载PDF 职称材料

个性化新闻推荐的算法把关研究 被引量：2

2

作者 范蕾蕾 《新闻研究导刊》 2024年第5期5-7,共3页

随着互联网技术的发展,新闻媒体的传播方式和用户的阅读习惯都发生了巨大的变化。个性化新闻推荐指利用大数据分析和人工智能技术,根据用户的个人特征、兴趣偏好、浏览历史等数据,为不同用户推荐不同的新闻内容,使新闻信息服务精准化和... 随着互联网技术的发展,新闻媒体的传播方式和用户的阅读习惯都发生了巨大的变化。个性化新闻推荐指利用大数据分析和人工智能技术,根据用户的个人特征、兴趣偏好、浏览历史等数据,为不同用户推荐不同的新闻内容,使新闻信息服务精准化和个性化。相较于传统的人工推荐或统一推荐,个性化新闻推荐更加准确、主动、智能化。文章介绍个性化新闻推荐的算法基础,包括协同过滤算法、内容推荐算法和混合推荐算法,并分析各算法的工作原理,发现协同过滤依赖用户行为数据,内容推荐依赖新闻文本数据,但是两者都存在冷启动和稀疏性问题,因此混合推荐算法应运而生。文章指出个性化新闻推荐面临的三大挑战:用户隐私与数据安全问题、信息茧房效应、“黑箱”操作与透明度问题。大数据时代,用户信息高度易感,算法过滤容易导致信息同质化,“黑箱”操作也容易引发用户质疑。对此,文章提出优化策略:引入多样性指标,增强结果差异性;健全用户反馈机制,持续优化算法;提高算法透明度和可解释性,增强用户信任感。具体做法包括:调整相似度计算、设置反馈入口、采用可视化技术等。文章旨在为个性化新闻推荐提供借鉴和参考。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 算法把关 信息茧房 “黑箱”操作 优化策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度学习的个性化新闻推荐算法研究与应用

3

作者 钱志远 《新潮电子》 2024年第8期274-276,共3页

本文细致探讨了基于深度学习的个性化新闻推荐算法,聚焦于其在解决信息过载和提升用户阅读量方面的重要性。本文探讨了该算法在解决信息过载和提升用户阅读体验方面的意义,重点分析了“两段式”“融合式”和“协同式”等方法在推荐系统... 本文细致探讨了基于深度学习的个性化新闻推荐算法,聚焦于其在解决信息过载和提升用户阅读量方面的重要性。本文探讨了该算法在解决信息过载和提升用户阅读体验方面的意义,重点分析了“两段式”“融合式”和“协同式”等方法在推荐系统中的应用,以及数据采集、新闻推荐和结果评估等技术思路。本文全面阐述了该算法对信息推荐的影响,为深入理解和实践该领域提供了参考和指导。 展开更多

关键词 深度学习 个性化新闻推荐 算法研究

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于知识增强的细粒度个性化新闻推荐用户建模

4

作者 熊晓波 方文涛 《计算技术与自动化》 2024年第4期161-166,共6页

传统的新闻推荐用户建模方法难以深入解析新闻的复杂语义和用户的真实需求,为此提出了一种知识增强的新闻建模方法,通过实体表示层、上下文嵌入层和注意力聚合层获取新闻文档表示。在此基础上提出了一种基于知识增强文档的细粒度用户建... 传统的新闻推荐用户建模方法难以深入解析新闻的复杂语义和用户的真实需求,为此提出了一种知识增强的新闻建模方法,通过实体表示层、上下文嵌入层和注意力聚合层获取新闻文档表示。在此基础上提出了一种基于知识增强文档的细粒度用户建模方法,利用长文档建模技术将知识增强的新闻文档串联成长文档,通过捕获文档间的词级交互行为得到细粒度用户表示;通过捕获文档内的实体交互行为得到粗粒度用户表示,粗粒度的用户表示和细粒度的用户表示聚合得到最终的用户表示。实验结果显示,提出的新闻建模方法在AUC和NDCG@10指标上优于基线模型,基于此方法的用户建模方法在AUC上至少提升2.51%,在NDCG@10上至少提升4.75%。 展开更多

关键词 新闻建模 用户建模 知识图谱 细粒度 个性化新闻推荐

在线阅读 下载PDF 职称材料

移动应用中的个性化新闻推荐算法研究与优化

5

作者 王晋 《无线互联科技》 2024年第12期14-16,共3页

文章针对移动应用中的个性化新闻推荐算法进行了研究与优化,旨在提高用户体验和新闻推荐的精准度。文章重点研究内容推荐算法,该算法以标签为重点,算法整体过程包括数据准备、特征提取、相似度计算、推荐结果生成。所设计的算法通过Pyt... 文章针对移动应用中的个性化新闻推荐算法进行了研究与优化,旨在提高用户体验和新闻推荐的精准度。文章重点研究内容推荐算法,该算法以标签为重点,算法整体过程包括数据准备、特征提取、相似度计算、推荐结果生成。所设计的算法通过Python语言以及NumPy、Pandas等库的支持得以实现。该研究可为移动应用中的个性化新闻推荐提供实用的技术方法,从而提升用户的满意度和参与度。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 移动应用 内容推荐 余弦相似度

在线阅读 下载PDF 职称材料

个性化新闻推荐方法研究综述 被引量：7

6

作者 孟祥福 霍红锦 +2 位作者 张霄雁 王琬淳 朱金侠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2840-2860,共21页

个性化新闻推荐是帮助用户获取其感兴趣的新闻信息和缓解信息过载的重要技术。近年来,随着信息技术和社会发展,个性化新闻推荐得到了日益广泛的研究,并在改善用户的新闻阅读体验方面取得了显著成功。对基于深度学习的个性化新闻推荐方... 个性化新闻推荐是帮助用户获取其感兴趣的新闻信息和缓解信息过载的重要技术。近年来,随着信息技术和社会发展,个性化新闻推荐得到了日益广泛的研究,并在改善用户的新闻阅读体验方面取得了显著成功。对基于深度学习的个性化新闻推荐方法进行了系统性综述。首先,分类介绍了个性化新闻推荐方法并分析各自特点及影响因素;然后,给出了个性化新闻推荐的总体框架,并对基于深度学习的个性化新闻推荐方法进行了分析总结;在此基础上,重点综述了基于图结构学习的个性化新闻推荐方法,包括基于用户-新闻交互图、知识图谱和社交关系图的新闻推荐;最后,分析了当前个性化新闻推荐所面临的挑战,探讨了如何解决个性化新闻推荐系统中数据稀疏性、模型可解释性、推荐结果多样性和新闻隐私保护等问题,并在未来研究方向中展望了更具体可操作的研究思路和方法。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 深度学习 图结构学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

个性化新闻推荐发展动力及趋势研究 被引量：4

7

作者 谢新洲 王强 《新闻爱好者》 CSSCI 北大核心 2020年第6期4-9,共6页

个性化新闻推荐已经成为新闻服务的主要形式.用户的信息需求是个性化新闻推荐的原动力,但同时互联网技术、移动互联网技术、感知和推荐技术、大数据和云计算技术的发展以及产业化的催化在个性化新闻的发展中也发挥了举足轻重的作用.在... 个性化新闻推荐已经成为新闻服务的主要形式.用户的信息需求是个性化新闻推荐的原动力,但同时互联网技术、移动互联网技术、感知和推荐技术、大数据和云计算技术的发展以及产业化的催化在个性化新闻的发展中也发挥了举足轻重的作用.在此基础上,结合相关技术发展动向,提出个性化新闻推荐未来将实现数据广泛融合,智能感知和推荐技术将使个性化新闻推荐服务更加精准,使用场景更加多元,个性化新闻推荐的价值将从内容精准对接走向产品、服务和内容的全面精准对接,与此同时,"个性化—隐私悖论"问题将随着个性化新闻推荐的发展及其深度嵌入人类社会生活而日益突出. 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 信息需求层次 信息技术推动 产业化 发展动力 发展趋势

在线阅读 下载PDF 职称材料

个性化新闻推荐对注意力市场的建构 被引量：9

8

作者 国秋华 《出版发行研究》 CSSCI 北大核心 2019年第2期62-65,91,共5页

个性化新闻推荐利用大数据挖掘、算法把关、协同过滤等手段成为建构注意力市场的新结构性力量。而用户在选择使用个性化推荐时,以自身兴趣或行为所产生的数据来影响个性化推荐的实施,反作用于结构性力量。如此互动互构,使个性化新闻推... 个性化新闻推荐利用大数据挖掘、算法把关、协同过滤等手段成为建构注意力市场的新结构性力量。而用户在选择使用个性化推荐时,以自身兴趣或行为所产生的数据来影响个性化推荐的实施,反作用于结构性力量。如此互动互构,使个性化新闻推荐从真正意义上突破了传统媒体建构注意力市场的单向低效的局限性。但这种互动互构并不平衡,个性化注意力市场建构还需寻找新路径。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 注意力市场 结构化理论

原文传递

个性化新闻推荐系统中算法把关的思考——以“今日头条”和“一点资讯”为例 被引量：7

9

作者 何燚宁 《新闻爱好者》 CSSCI 北大核心 2019年第9期75-77,共3页

个性化新闻推荐系统中算法的把关改变了传统新闻生产过程中的“把关”模式,同时也带来了一些社会负面影响。鉴于个性化新闻推荐系统的算法把关带来的价值观缺失、信息窄化、低俗内容泛滥等问题,从不断完善算法技术,提升平台技术理念;提... 个性化新闻推荐系统中算法的把关改变了传统新闻生产过程中的“把关”模式,同时也带来了一些社会负面影响。鉴于个性化新闻推荐系统的算法把关带来的价值观缺失、信息窄化、低俗内容泛滥等问题,从不断完善算法技术,提升平台技术理念;提高用户媒介素养,掌握把关标准主动权;完善互联网治理法律,加大政府监管力度三个维度深入思考,以探寻解决之道。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 算法把关 算法技术 用户媒介素养 政府依法监管

在线阅读 下载PDF 职称材料

浅析新闻客户端个性化新闻推荐的利与弊——以今日头条为例 被引量：4

10

作者 蒲亚君 《新闻研究导刊》 2018年第17期66-67,共2页

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,用户的需求与技术的进步,新闻客户端个性化新闻推荐的运用已较为普遍,个性化新闻推荐在很多方面具有优势,但同时存在诸多弊端,本文以新闻客户端今日头条为例,在分析今日头条的个性化新闻推... 随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,用户的需求与技术的进步,新闻客户端个性化新闻推荐的运用已较为普遍,个性化新闻推荐在很多方面具有优势,但同时存在诸多弊端,本文以新闻客户端今日头条为例,在分析今日头条的个性化新闻推荐模式的基础上,明确个性化新闻推荐在运用中存在的利与弊,并对如何更好地运用个性新闻推荐技术提出相应的思考。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 新闻客户端 今日头条 信息茧房

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力机制增强图卷积神经网络的个性化新闻推荐 被引量：2

11

作者 杨宝生 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2020年第5期52-57,共6页

鉴于用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点,针对已有个性化新闻推荐算法的局限性,提出了一种基于注意力机制增强图神经网络个性化新闻推荐模型.依据用户自身阅读兴趣、所处的情境和来自一定社会关系下的新闻推荐3个因素,对... 鉴于用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点,针对已有个性化新闻推荐算法的局限性,提出了一种基于注意力机制增强图神经网络个性化新闻推荐模型.依据用户自身阅读兴趣、所处的情境和来自一定社会关系下的新闻推荐3个因素,对用户浏览新闻的习惯进行个性化建模,并详细阐述了所编写的算法. 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 注意力机制 图卷积神经网络 用户兴趣建模

在线阅读 下载PDF 职称材料

从“今日头条”看个性化新闻推荐服务

12

作者 朱楠 《视听》 2019年第7期182-183,共2页

由于当下移动新闻客户端可以为用户提供及时、便捷的阅读体验,因此智能手机成为人们获取信息最主要的渠道。本文将以“今日头条”APP的个性化新闻推荐服务系统为研究对象,结合“使用与满足”理论,分析“今日头条”用户的媒体接触动机和... 由于当下移动新闻客户端可以为用户提供及时、便捷的阅读体验,因此智能手机成为人们获取信息最主要的渠道。本文将以“今日头条”APP的个性化新闻推荐服务系统为研究对象,结合“使用与满足”理论,分析“今日头条”用户的媒体接触动机和用户满意程度。通过分析个性化新闻推荐服务系统的优势和不足,为新闻客户端以及新媒体未来的发展提供更多的参照。 展开更多

关键词 “今日头条” 个性化新闻推荐服务 “使用与满足”理论

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于受众视角看个性化新闻推荐 被引量：1

13

作者 王卓轩 《中国报业》 2019年第6期14-15,共2页

依托大数据的时代背景,借助强大的算法功能对海量数据资源进行有效整合的"个性化新闻推荐"技术较好地解决了信息过载问题,减少了信息搜寻的费力程度,在受众中大获好评,但同时此引发了一系列新的挑战,如信息茧房、机器代替编... 依托大数据的时代背景,借助强大的算法功能对海量数据资源进行有效整合的"个性化新闻推荐"技术较好地解决了信息过载问题,减少了信息搜寻的费力程度,在受众中大获好评,但同时此引发了一系列新的挑战,如信息茧房、机器代替编辑及新闻版权纠纷等。对此,本文提出了相应的解决措施,如机器算法+人工编辑、激发自主创作、新老媒体分工合作等,力求促进新闻客户端未来的良性发展。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 受众 新闻客户端

原文传递

基于事件本体的新闻个性化推荐 被引量：17

14

作者 朱文跃 刘炜 刘宗田 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期267-272,279,共7页

针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计... 针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。 展开更多

关键词 事件本体 推荐系统 新闻个性化推荐 本体相似度 用户兴趣相似度 非层次结构相似度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络的多视图新闻推荐算法 被引量：1

15

作者 于露 汤非易 毛承洁 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期118-128,共11页

基于神经网络的新闻推荐方法可以有效地对用户进行个性化新闻推荐,然而在现有的基于神经网络的推荐方法中,新闻的特征没有被充分利用。为了从新闻中提取高度抽象的特征表征,文章提出了一种基于多视图表征的新闻推荐模型(MUSA)。该模型包... 基于神经网络的新闻推荐方法可以有效地对用户进行个性化新闻推荐,然而在现有的基于神经网络的推荐方法中,新闻的特征没有被充分利用。为了从新闻中提取高度抽象的特征表征,文章提出了一种基于多视图表征的新闻推荐模型(MUSA)。该模型包括2个核心组件:新闻编码器和用户兴趣编码器。在新闻编码器中,结合了Transformer和单词级注意力网络,从标题、摘要、实体、种类和子种类等多个视图学习新闻的表征,利用5个模块分别提取5个视图的新闻信息,并将各个模块获取到的表征进行融合,获得最终的新闻特征。在用户兴趣编码器中,使用了多头自注意力机制和新闻级注意力网络,从用户的历史浏览记录中捕捉其兴趣偏好。最后,在3个真实数据集上,将该模型与NPA、LSTUR、NRMS等模型进行了对比实验;为了探讨新闻编码器中每个模块对模型效果的影响,进行了消融实验;为了探讨实验训练数据集大小对模型效果的影响,进行了训练数据集大小分析实验。对比实验结果表明,MUSA模型的AUC、MRR、nDCG@5和nDCG@10优于其他基线模型。消融实验结果表明多视图的新闻编码方法是最优的。训练数据集大小分析实验表明MUSA模型相比于基线模型具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 多视图 TRANSFORMER 多头自注意力机制 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

新闻个性化推荐下用户接收行为的影响机制研究——基于扎根理论

16

作者 李芊 杨希莹 《新闻论坛》 2023年第6期60-62,99,共4页

进入智能媒体时代,平台大多采用个性化推荐的把关模式分发新闻,用户也成为把关主体的一部分,接收新闻的行为模式发生了巨大变化。以用户为研究主体,应用扎根理论探索新闻个性化推荐用户接收行为的影响机制有着重要现实意义。研究发现,... 进入智能媒体时代,平台大多采用个性化推荐的把关模式分发新闻,用户也成为把关主体的一部分,接收新闻的行为模式发生了巨大变化。以用户为研究主体,应用扎根理论探索新闻个性化推荐用户接收行为的影响机制有着重要现实意义。研究发现,用户特性、新闻内容、社会环境、技术设计这4个主范畴对新闻个性化推荐的用户接收行为具有显著影响。用户特性是影响机制的主导因素;新闻内容则是影响机制的关键因素;社会环境和技术设计是其中的重要因素,它们对用户接收新闻的作用及产生的效果强弱并不相同。在此基础上,本研究进一步探索得出上述4个主范畴的构成因子及研究模型,据此可为媒体运营者提高网络用户媒介素养、提升信息技术和改善媒介生态提出针对性的优化思路。 展开更多

关键词 新闻个性化推荐 用户 把关 扎根理论

在线阅读 下载PDF 职称材料

算法新闻推送中个性化与公共性的博弈 被引量：3

17

作者 黄杨 《青年记者》 北大核心 2021年第6期103-104,共2页

个性化内容推荐满足了人们对符合个人偏向的信息需求,但其中也隐藏着与新闻行业公共性相背离的“信息茧房”、算法“黑箱”、信息偏见、侵犯用户隐私等问题。在分发中践行“透明性”原则、构建起新闻传播效率和内容品质并重的媒介生态,... 个性化内容推荐满足了人们对符合个人偏向的信息需求,但其中也隐藏着与新闻行业公共性相背离的“信息茧房”、算法“黑箱”、信息偏见、侵犯用户隐私等问题。在分发中践行“透明性”原则、构建起新闻传播效率和内容品质并重的媒介生态,或成为算法新闻推荐中个性化与公共性和平相处的解决路径。 展开更多

关键词 算法 新闻个性化推荐 公共性

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐算法

18

作者 袁嘉栋 潘善亮 +1 位作者 张元园 袁嘉霁 《高技术通讯》 CAS 2023年第4期379-389,共11页

个性化新闻推荐的关键是候选新闻和用户兴趣的精准匹配,现有基于顺序模型的方法通过建模行为序列的单向交互仅能捕获单一的用户兴趣,而基于图的方法通常忽略了用户行为序列内部的高阶转换关系。针对上述问题,提出了融合行为交互图的兴... 个性化新闻推荐的关键是候选新闻和用户兴趣的精准匹配,现有基于顺序模型的方法通过建模行为序列的单向交互仅能捕获单一的用户兴趣,而基于图的方法通常忽略了用户行为序列内部的高阶转换关系。针对上述问题,提出了融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐模型,以全局和局部的角度建模用户动态兴趣。该模型结合知识图谱和深度预训练网络以多视图学习方式提取新闻深层语义信息,采用融合上下文位置信息的线性自注意力机制捕获局部用户兴趣。此外,将用户行为序列构建为有向交互图,使用门控图神经网络递归地聚合邻域信息捕获序列间的高阶转换关系,从而挖掘全局用户兴趣。在2个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在各个指标上均优于基线模型,并且有效提高了新闻推荐效果。 展开更多

关键词 个性化新闻推荐 用户动态兴趣 知识图谱 有向交互图 门控图神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

个性化推荐、公共性贬损与数字新闻市场反垄断 被引量：14

19

作者 喻玲 《法学》 CSSCI 北大核心 2022年第11期154-173,共20页

新闻具有市场与意识形态的双重属性,新闻市场反垄断的特殊性是以新闻公共性为构造基础的。当个性化推荐成为数字新闻分发的主要方式时,传统新闻业中以质量竞争为主的竞争模式、以广告直接补贴为主的商业模式便难以维系,而以流量为导向... 新闻具有市场与意识形态的双重属性,新闻市场反垄断的特殊性是以新闻公共性为构造基础的。当个性化推荐成为数字新闻分发的主要方式时,传统新闻业中以质量竞争为主的竞争模式、以广告直接补贴为主的商业模式便难以维系,而以流量为导向的生产方式带来了同质化的新闻传播,使新闻公共性备受贬损。个性化新闻推荐背负了技术垄断文化之名,受到了各方的批判。数字新闻市场的反垄断要保持其时代适应性,需先建构一个更加面向新闻公共性修复与提升的社会性规制体系,进而以此为基础来完成“管制与反垄断法并用”的二元规制理念的更新,并以管制为手段来保障公共新闻的供给,以竞争来促进新闻质量的提升,同时对一些相关法律制度进行必要的供给与调整。 展开更多

关键词 新闻个性化推荐 注意力市场 新闻公共性 新闻市场反垄断

原文传递