基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现的开题报告.docx

基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现的开题报告
一、研究背景
随着互联网的普及和大数据技术的逐渐成熟，新闻推荐系统成为了新闻业的一个重要应用领域。新闻推荐系统可以为用户提供更加个性化和精准的新闻推荐服务，从而提升用户的使用体验和新闻阅读的效果。目前，基于协同过滤和基于内容的推荐算法已经被广泛应用于新闻推荐系统的设计和实现中，但是这些算法的表现效果仍然有一定的局限性。
而深度学习技术的发展，为新闻推荐系统的进一步改进提供了可能性。深度学习模型可以自适应地学习用户的个人偏好和行为特征，从而为用户提供更加精准的新闻推荐服务。因此，研究基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现是具有重要实际意义和研究价值的。
二、研究目的和意义
本文旨在研究面向新闻推荐系统设计和实现的深度学习算法，并通过实验验证其性能和应用效果。具体的研究目标和意义如下：
1.研究基于深度学习的新闻推荐算法原理和实现方法，包括深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
2.分析和对比基于协同过滤和基于内容的推荐算法与基于深度学习的推荐算法在精度和准确度等关键性能指标下的差异。
3.设计和实现一个基于深度学习的新闻推荐系统，该系统应能够根据用户的历史浏览记录生成用户画像，从而推荐符合用户兴趣和偏好的新闻资讯。
4.通过实验验证基于深度学习的新闻推荐算法的性能和应用效果，并与现有推荐算法进行性能比较和评估。
5.探讨深度学习技术在新闻推荐系统中的应用前景和发展方向，为新闻推荐算法的进一步改进和创新提供参考依据。
三、研究内容和方法
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.深度学习算法原理与实现：本文将对深度学习算法的原理和实现方法进行全面的介绍和分析，包括深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，并结合具体场景和应用选取合适的算法模型。
2.新闻推荐算法理论与实现：本文将探讨新闻推荐算法的基础理论和实现方法，包括协同过滤、基于内容的推荐和基于深度学习的推荐等，并结合具体应用场景进行算法选择和组合。
3.新闻推荐系统设计与实现：本文将根据研究分析的结果，设计并实现一个基于深度学习的新闻推荐系统，该系统具有生成用户画像和推荐符合用户兴趣和偏好的新闻资讯等核心功能，同时具有良好的交互体验和推荐效果。
4.实验验证和性能评估：本文将提出适当的实验方案和数据集，通过实验验证基于深度学习的新闻推荐算法的性能和应用效果，并与其它推荐算法进行性能对比和评估。
5.结果分析和讨论：本文将对实验结果进行数据分析和结果讨论，探讨基于深度学习的新闻推荐算法的优势和不足之处，并提出改进和创新方向。
四、研究计划和进度
本文的研究计划和进度如下：
1.文献综述：完成新闻推荐算法和深度学习技术的文献调研和综述，对现有研究做出总结和分析。
2.算法选择：基于文献综述和现有研究，选择适当的深度学习算法和新闻推荐算法，分析其原理和实现方法。
3.系统设计：按照选择的算法和原理设计新闻推荐系统，包括用户画像生成，新闻推荐和数据存储等核心功能。
4.实验数据选择和实验设计：根据系统设计，选择适当的数据集和实验场景，实施实验并收集实验数据。
5.实验结果分析和对比：对实验数据进行统计和分析，进行性能对比和评估，并探讨基于深度学习的新闻推荐算法的优缺点。
6.技术总结和展望：总结研究成果，提出对未来深度学习技术在新闻推荐系统中的应用发展方向和创新点。
本文的研究计划和进度预计为6个月，预计完成时间为2022年5月。
五、参考文献
1.王央，谭书雅，董静静。基于卷积神经网络的新闻推荐算法研究[J]。计算机技术与发展，2020年10期。
2.陈光非，杨宇飞。基于深度学习的新闻推荐系统设计[J]。大数据与评测，2018年第3卷第4期。
3.毛祥龙，赵立成。基于内容的新闻推荐算法综述[J]。华南商贸，2017年第8期。
4.余永波，何汉辉，刘晓辉。深度学习技术及其在新闻推荐中的应用[J]。科技导报，2019年第43卷第10期。
6.张鹏，杨文平。协同过滤推荐算法研究综述[J]。计算机研究与发展，2011年第48卷第3期。