基于知識(shí)圖譜的新聞推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2023-04-07 22:44
為用戶推薦其感興趣的新聞內(nèi)容,已經(jīng)成為了各大互聯(lián)網(wǎng)新聞平臺(tái)的首要技術(shù)目標(biāo)。傳統(tǒng)的新聞推薦方法主要是基于用戶間的相似度以及新聞內(nèi)容間的相似度產(chǎn)生推薦列表。以上兩種推薦方法雖然有效,但卻忽略了新聞文本中存在的語(yǔ)義信息。知識(shí)圖譜是一種描述實(shí)體以及實(shí)體之間鏈接關(guān)系的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),基于知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦是推薦系統(tǒng)目前的研究熱點(diǎn)。本文基于知識(shí)圖譜提出了一種用戶興趣向量的計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上結(jié)合先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建推薦模型。所提出的基于知識(shí)圖譜的新聞推薦方法,能借助知識(shí)圖譜提取新聞文本中的部分語(yǔ)義信息,并將其應(yīng)用于計(jì)算用戶的興趣向量,從而產(chǎn)生較好的符合用戶語(yǔ)義的推薦結(jié)果。本文的主要研究?jī)?nèi)容及工作如下:(1)知識(shí)圖譜和相關(guān)技術(shù)的研究分析。本文研究了知識(shí)圖譜、推薦技術(shù)的基礎(chǔ)理論,并歸納介紹了相關(guān)研究現(xiàn)狀,列舉了一些具有代表性的研究成果。(2)通用簡(jiǎn)易的知識(shí)圖譜構(gòu)建。本文使用財(cái)新網(wǎng)的新聞數(shù)據(jù)集,進(jìn)行預(yù)處理并去除停用詞后,通過(guò)依存句法分析抽取三元組,借助圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ),構(gòu)建了一個(gè)通用知識(shí)圖譜。(3)基于知識(shí)圖譜的新聞推薦方法的研究。本文提出了一種基于知識(shí)圖譜的用戶興趣向量的計(jì)算方法,還基于...
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究?jī)?nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
1.5 本章小結(jié)
第2章 主要技術(shù)介紹
2.1 推薦技術(shù)
2.2 知識(shí)圖譜
2.3 詞向量及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 Web前后端技術(shù)
2.5 本章小結(jié)
第3章 知識(shí)圖譜的構(gòu)建
3.1 數(shù)據(jù)集介紹
3.2 三元組抽取
3.3 知識(shí)存儲(chǔ)
3.4 本章小結(jié)
第4章 新聞推薦模型的構(gòu)建與訓(xùn)練
4.1 用戶興趣向量的計(jì)算
4.2 推薦模型的構(gòu)建
4.3 實(shí)驗(yàn)方法及結(jié)果分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)方法
4.3.2 推薦模型的訓(xùn)練
4.3.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.4 本章小節(jié)
第5章 新聞推薦系統(tǒng)的需求分析與總體設(shè)計(jì)
5.1 系統(tǒng)需求分析
5.1.1 功能需求
5.1.2 性能需求
5.1.3 用例分析
5.1.4 數(shù)據(jù)流分析
5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
5.3.1 客戶端模塊設(shè)計(jì)
5.3.2 管理端模塊設(shè)計(jì)
5.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
5.4.1 核心業(yè)務(wù)ER模型設(shè)計(jì)
5.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)
5.5 本章小結(jié)
第6章 新聞推薦系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.1 核心類設(shè)計(jì)
6.2 注冊(cè)登錄模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.3 新聞推薦模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.4 新聞瀏覽模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.5 個(gè)人中心的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.6 新聞管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.7 用戶管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.8 角色管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.9 權(quán)限管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.10 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.11 系統(tǒng)部署
6.12 系統(tǒng)測(cè)試
6.12.1 功能測(cè)試
6.12.2 性能測(cè)試
6.13 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號(hào):3785477
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究?jī)?nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
1.5 本章小結(jié)
第2章 主要技術(shù)介紹
2.1 推薦技術(shù)
2.2 知識(shí)圖譜
2.3 詞向量及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 Web前后端技術(shù)
2.5 本章小結(jié)
第3章 知識(shí)圖譜的構(gòu)建
3.1 數(shù)據(jù)集介紹
3.2 三元組抽取
3.3 知識(shí)存儲(chǔ)
3.4 本章小結(jié)
第4章 新聞推薦模型的構(gòu)建與訓(xùn)練
4.1 用戶興趣向量的計(jì)算
4.2 推薦模型的構(gòu)建
4.3 實(shí)驗(yàn)方法及結(jié)果分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)方法
4.3.2 推薦模型的訓(xùn)練
4.3.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.4 本章小節(jié)
第5章 新聞推薦系統(tǒng)的需求分析與總體設(shè)計(jì)
5.1 系統(tǒng)需求分析
5.1.1 功能需求
5.1.2 性能需求
5.1.3 用例分析
5.1.4 數(shù)據(jù)流分析
5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
5.3.1 客戶端模塊設(shè)計(jì)
5.3.2 管理端模塊設(shè)計(jì)
5.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
5.4.1 核心業(yè)務(wù)ER模型設(shè)計(jì)
5.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)
5.5 本章小結(jié)
第6章 新聞推薦系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.1 核心類設(shè)計(jì)
6.2 注冊(cè)登錄模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.3 新聞推薦模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.4 新聞瀏覽模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.5 個(gè)人中心的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.6 新聞管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.7 用戶管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.8 角色管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.9 權(quán)限管理模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.10 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.11 系統(tǒng)部署
6.12 系統(tǒng)測(cè)試
6.12.1 功能測(cè)試
6.12.2 性能測(cè)試
6.13 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號(hào):3785477
本文鏈接:http://www.sikaile.net/xinwenchuanbolunwen/3785477.html
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