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基于BSNS系统的个性化新闻推荐的设计与实现的中期报告
一、选题背景及研究意义
在当今信息大爆炸的时代，获取有价值的信息成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，面对信息过载的情况，如何筛选出用户感兴趣的内容变得越来越重要。因此，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统旨在通过分析用户的历史行为及兴趣爱好，为其推荐相关的内容。这种推荐方式大大提高了用户阅读信息的效率及体验，因此广受欢迎。其中，新闻推荐系统是应用最为广泛的一个领域。
本文选题基于BSNS系统的个性化新闻推荐的设计与实现，旨在研究如何通过用户的社交网络行为及其历史浏览信息，为其提供最合适的新闻推荐服务，具有一定的实际应用意义。
二、研究现状分析
当前，个性化推荐技术已经得到广泛应用。根据其推荐内容的不同，分为视频、音乐、新闻、商品等多个领域。具体来看，目前新闻推荐系统大体上分为基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及基于深度学习的推荐。
基于内容的推荐系统主要通过分析新闻的关键词、文本特征等内容信息为用户推荐相关新闻。这种推荐方式考虑了新闻内容的特点，但是无法考虑用户的实时兴趣变化及社交网络信息。
基于协同过滤的推荐系统则是基于用户相似度进行推荐，即通过历史行为中的相同浏览、收藏、评论等行为来推荐新闻。这种推荐方式可以考虑用户的动态兴趣变化，但是对于新用户推荐效果较差，且需要大量存储用户历史数据。
基于深度学习的推荐则是利用深度神经网络等技术进行推荐，具有较好的推荐效果，但是需要的计算资源及数据量比较大。
总的来说，当前新闻推荐系统存在数据量过大、模型复杂度高、推荐效果不理想等问题，因此需要进一步研究优化。
三、研究内容及方案设计
本文研究的BSNS系统的个性化新闻推荐，主要是基于用户社交网络行为及其历史浏览信息，利用协同过滤算法为用户推荐相关新闻。具体来说，本文的研究内容包括以下几个方面：
1.用户兴趣建模：结合用户的社交网络行为、历史新闻浏览记录等，对用户的兴趣进行建模，构建用户画像。
2.相似度计算：利用协同过滤算法计算用户之间的相似度，找到最相似的用户。
3.新闻推荐：基于最相似用户的推荐历史及用户的兴趣画像，为用户推荐最匹配的新闻。
具体的设计方案如下：
1.数据采集及预处理
数据来源分为用户社交网络行为及新闻来源网站。对于用户的社交网络行为，需要获取用户在社交网络上的行为数据，如用户关注、点赞、评论等信息。而对于新闻来源网站，需要爬取多个新闻来源网站上的新闻，对其进行内容处理，提取新闻标题、正文、渠道等信息。
2.用户行为信息和历史新闻浏览记录的建模
对于用户行为信息的建模，主要分为两部分：用户画像的建立和用户兴趣模型的建立。其中用户画像的建立包括：用户基本信息、地理位置、兴趣点等。用户兴趣模型的建立则可以根据用户历史新闻浏览记录来进行训练，利用机器学习算法挖掘用户对新闻的兴趣模型。可以采用词袋模型或者主题模型来构建兴趣模型。
3.相似度计算
基于用户的兴趣模型，通过计算不同用户之间的余弦相似度，找到最相似的用户。
4.新闻推荐
根据相似用户的推荐历史，以及用户的兴趣画像，使用协同过滤算法为用户推荐最匹配的新闻。同时结合新闻的实时性，可以结合热点新闻及用户所在地区等因素进行排序推荐。
四、进度安排
本文的进度安排如下：
1.数据采集及预处理（已完成，占总进度20%）
2.用户行为信息和历史新闻浏览记录的建模（进行中，占总进度30%）
3.相似度计算及新闻推荐算法的实现（待完成，占总进度50%）
五、预期成果及应用前景
本文预期成果为基于BSNS系统的个性化新闻推荐算法及其实现。通过对用户社交网络行为及其历史新闻浏览记录的建模，实现针对性的新闻推荐，提供更为优质的用户体验。该算法可以应用于新闻阅读类的APP、网站等，可以大幅提高用户阅读效率及品质。
六、参考文献
1.赵明坤.个性化新闻推荐算法的研究及实现[D].西南林业大学,2013.
2.张方,杨凯.一种基于社交网络的个性化新闻推荐算法研究[J].计算机技术与发展,2013(04):93-98.
3.王鲁,贾思君.基于协同过滤的新闻推荐算法研究[J].信息学刊,2016,35(07):79-83.