新闻实时推荐系统的内容过滤与个性化推荐

随着互联网技术的发展，新闻内容也越来越丰富，然而面对海量新闻资讯，用户很难从中快速找到自己喜欢的内容。为了解决这一问题，本文提出了一种基于内容过滤和个性化推荐的新闻推荐系统，该系统可以根据用户的阅读偏好和行为轨迹，为用户提供个性化新闻推荐。

引言

随着互联网的普及和移动互联网的兴起，新闻资讯平台不断涌现。用户可以通过不同渠道获取新闻资讯，然而在海量的新闻资讯中，用户很难找到自己感兴趣的内容。面对这一问题，本文提出了一种基于内容过滤和个性化推荐的新闻推荐系统，通过用户行为轨迹和阅读偏好分析，从海量新闻中筛选出用户感兴趣的内容，并推荐给用户。该系统可以为用户提供个性化新闻推荐服务，为用户带来更加便捷和高效的阅读体验。

相关工作

本文介绍了新闻推荐系统的研究现状，以及新闻推荐系统面临的挑战，并提出了一种新的新闻推荐系统架构。该架构利用深度学习技术对用户行为进行分析，在此基础上完成基于内容过滤和个性化推荐。此外，还提出了一种基于协同过滤的新闻实时推荐方法，该方法在新闻推荐系统中融入了协同过滤技术。协同过滤技术是目前比较成熟的个性化推荐算法，已被广泛应用于电商、社交媒体等领域。协同过滤是通过相似用户群体之间的互动来发现相似的用户群体，从而实现个性化推荐。

系统设计

本系统采用的是基于内容过滤和个性化推荐的新闻推荐方法，包含以下模块：

• 新闻服务器模块：负责对新闻数据进行存储和管理，包括数据源的创建、数据源的缓存、新闻数据的读取等；
• 内容过滤模块：负责对用户浏览过的新闻数据进行过滤，并将过滤后的新闻推送给用户；
• 个性化推荐模块：负责根据用户的行为轨迹，向用户推荐其感兴趣的内容。用户在浏览某一条新闻时，系统会将该新闻推送给用户；
• 后台管理模块：负责对用户反馈的问题进行处理和记录；
• 推荐引擎模块：负责处理用户反馈信息，为用户提供个性化新闻推荐；
• 前端展示模块：负责向用户展示个性化新闻推荐结果，并将结果保存到数据库中。

实验结果及分析

使用 FastText开源框架作为实验平台， FastText是一个可扩展的分布式数据库，该库提供了多种基础数据表，用户可以根据需要自行定义查询条件。

本文中主要对基于内容过滤和个性化推荐的新闻推荐系统进行了实验，实验结果表明，本文提出的基于内容过滤和个性化推荐的新闻推荐系统能够较好地适应不同新闻来源和用户行为轨迹，可以更好地为用户推荐其感兴趣的新闻资讯。该系统在运行过程中速度较快，而且使用 FastText库提供的 API进行数据处理，使用户在使用过程中不会遇到其他问题。

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