基于Good-Turing平滑改进的推荐算法在财经类新闻个性化推荐中的实践

发布时间:2021-10-22 11:33
  在信息爆炸增长的大数据时代,人们的生活节奏越来越快。为了满足人们利用通勤、午休等碎片化时间通过移动端快速获取对自己有效信息的需求,新闻推荐系统应运而生。新闻推荐改变了以往人工推荐为主的传播方式,使得用户在繁忙的日常工作中能节省阅读成本,提高自身效率。在经济高速增长的今天,人们对金融越来越关注,对投资理财越来越重视。投资类APP为了利用用户数据的多维度特有优势,实现智能投顾业务模式的差异化竞争,引入新闻推荐系统,实现用户的个性化财经新闻推荐和资产推荐。相比于综合类新闻需要挖掘用户潜在兴趣偏好、提高用户阅读的广泛度,财经投资类新闻更注重及时为用户进行信息披露,指导用户对持仓的标的物(如股票、期货)及时调整投资操作。因此,考虑到我们的应用场景,基于内容的推荐相比于协同过滤更合适。但传统的基于内容的推荐算法依然存在一些问题。本文主要研究工作包括:(1)在对新闻进行内容向量化时,需要构建一个词汇表,统一新闻的向量维度。传统基于内容的推荐算法是对实验集新闻进行分词、提取关键词,取关键字的并集构建词汇表(称为原始词汇表)。该方法构建的词汇表存在局限性,不能很好揭示测试集新闻的主题,因为对于一些热门金... 

【文章来源】:华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:46 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于Good-Turing平滑改进的推荐算法在财经类新闻个性化推荐中的实践


图2-1推荐系统架构图??如图2-1所示,完整的推荐系统主要包括数据生成、特征提取、召回模块、排??

过程图,内容,逻辑图,步骤


硕士学位论文??MASTER'S?THESIS??2.3.1算法流程??^?■?&??|?Item??I—_——^??y???内容分析??”?????,-、、??CZ±D|?,〇?〇?N??Kem内容?>?计莒钼关性?>?排序??^?User?1??',星库??A??用户分折?H??丨模型??牛??—?用户行为数据??图2-2基于内容的推荐逻辑图??基于内容的推荐过程包括以下三个步骤:??第一步,内容分析。抽取出每个物品(々ew)的特征属性。常用的方法是对新??闻文章进行分词,利用信息检索中的7F-2DF计算每个词对应的权重,选取关键词??及其权重对新闻进行向量化。为了后续计算相似度,需要对新闻向量统一维度,这??时就需要构建词汇表。传统方法取所有新闻的关键词的并集作为词汇表,如此,每??篇新闻都可以用词汇表构建出维度一致的向量。??第二步,用户分析。利用一个用户的历史行为数据,即过去对//em的喜欢或不??喜欢记录,学习出该用户的兴趣偏好特征。根据用户过去喜欢的新闻文章来刻画出??该用户的特征向量。通常对用户喜欢的所有文章向量进行加权作为该用户的特征向??量,向量维度依然取决于词汇表长度。??第三步,生成推荐列表。有了内容向量和用户特征向量,运用余弦相似度计算??10??

原理图,原理图,词汇,概率


硕士学位论文??MASTER'S?THESIS??未看见事件??i?^?',"'?,?、?X?w?wv??--?置,Z的■量??\?'/?K?二。L,??图3-1?Good-Turing基本原理图??下面给出Good-rw/?g的算法公式,其中涉及的符号含义为:??r:某个词汇出现的频数??A^:出现次数为r的词汇个数??TV:所有词汇出现的总次数,有#?=?;^r%??r??r、Good?-?rwr/?<g■平滑计数??则有/=(r+i)l±i??K??下面证明经Go〇J-rWn>^平滑后所有词汇概率和为1。根据以上假定,引入怂??表示一个词汇出现r次的概率,则&的估计为:??->?1?N??沒=丄(r?+?l)i^iL??r?N?Nr??对所有词汇概率求和:??21??

【参考文献】:
期刊论文
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[2]基于自然语言处理的互联网舆情高危信息处理模块的研究[D]. 郝云飞.内蒙古大学 2019
[3]基于Python的彝文词典分词技术研究[D]. 阿别木呷.西南民族大学 2018



本文编号:3451016

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