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基于LDA与AHP模型的网站新闻推荐算法研究的中期报告
一、选题背景
当前，随着互联网的不断发展，人们逐渐进入了信息爆炸时代，每天都会面临来自各方面的海量信息。而对于网站的管理者而言，如何精准地为用户推荐新闻，使得用户能够迅速、方便地获取自己感兴趣的信息，已经成为一项非常重要的任务。因此，针对如何提高新闻推荐系统的推荐准确度和用户满意度，本文尝试运用LDA（潜在狄利克雷分布）与AHP（层次分析法）模型相结合，进行一些深入研究。
二、选题意义
目前，对于传统的新闻推荐算法而言，往往主要基于协同过滤算法或者是基于内容的推荐算法。虽然这些算法已经有了较高的普及度和适用性，但是仍然存在一些重要的问题，如：
1.推荐算法的个性化无法实现。由于这些算法无法实现对于用户个性化需求的能力，因此这些推荐仅仅提供了一些相对较为广泛的新闻，很难满足用户的个性化需求。
2.推荐结果的可解释性不够。这种推荐算法相对而言比较复杂，其结果非常难以解释，也难以让用户理解为何会被推荐这篇文章或者新闻。
因此，结合LDA和AHP模型，能够更好地解决上述问题，提升准确度和用户的满意度。
三、研究内容及方法
本文采用主题模型LDA来提取新闻的主题，然后利用AHP模型进行综合评估，找出用户喜好的新闻相关主题和权重值。整个算法的流程如下：
1.将新闻库中的新闻按照时间序列划分为多个时间段。
2.对每个时间段内新闻采用LDA模型进行主题提取。
3.将提取出的每个主题按照重要性进行排序，找出用户最感兴趣的主题。
4.对用户进行调查，获得其对每个主题的权重值。
5.使用AHP模型进行权重的综合评估，计算得出用户对各个主题的喜好程度。
6.根据用户的喜好程度，为其推荐相应的新闻。
四、研究进展
目前，本文已完成了对于LDA模型的学习和实验。在实验中，我们采用Python中的gensim库，对于一个新闻库进行了分析和建模。实验结果表明，LDA模型可以相对比较准确地提取出新闻的主题，且可以很好的分辨同一主题内的不同关键字。同时，我们对于AHP模型也进行了一定的学习和调研，明确了其用途和应用场景。
接下来，我们的主要任务将是对于两个模型的结合进行具体实现，并对于其效果进行测试和评测。同时，也需要对于AHP模型进行更加深入的学习和研究，以确定如何使用该模型完成权重的计算和综合评估。
五、研究计划
1.完成LDA模型和AHP模型的理论学习和实践操作。
2.对两个模型进行结合，并进行效果测试和评测。
3.开展用户调研，确定每个主题的权重值。
4.完成AHP模型的深入学习和研究，确定处理权重的具体方法。
5.最终实现算法，并提出对于算法改进方案。
六、结论
本文将会基于LDA和AHP模型相结合的算法，研究如何提高新闻推荐系统的准确度和用户满意度。首先，我们将会对于LDA模型进行分析和实验，确定其提取新闻主题的准确度和稳定性。然后，我们会对于AHP模型进行学习和探究，明确其用途和应用场景。最后，我们计划采用两个模型进行结合，找出用户喜好的新闻相关主题和权重值，并尝试使用该算法进行新闻推荐。