基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统设计与实现_基于多元融合视角下的新闻资讯推荐算法设计与实现

选题的意义：随着互联网信息技术的不断发展,目前我们正处于一个信息爆炸的时代,同时也面临着信息过载的问题,即难以从网络中庞大的新闻源中找到自己感兴趣的新闻。新闻服务提供商通常使用个性化推荐系统向用户进行推荐,个性化新闻推荐的传统方法包括基于内容推荐、基于协同过滤推荐和这两种技术的混合版本。传统的推荐算法都没有考虑到用户在浏览记录上的时间顺序,而用户历史记录阅读的顺序信息可以更好地反映一段时间内用户兴趣的变化和多样性。基于此问题,本文设计实现了一种基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统,
本文的主要工作和创新点如下:
(1)    针对传统推荐算法忽略了用户浏览行为的时间先后顺序,本文提出一种改进的循环神经网络算法模型,该模型使用基于注意力的并行卷积神经网络来聚合用户的兴趣特征,并使用基于注意力机制的递归神经网络来挖掘隐藏的时间序列特征。
(2)    为了改善单一推荐算法在某些应用场景推荐效果不足的问题,本文提出一个混合推荐算法模型,使用加权混合的推荐策略给用户推荐个性化新闻。

研究状况: 
在Internet飞速发展的今天,互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。Internet上发布管理信息主要是通过网站来实现的,获取信息也是要在Internet“海洋”中按照一定的检索方式将所需要的信息从网站上下载下来。因此网站建设在Internet应用上的地位显而易见,它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分,从而倍受人们的重视。

主要内容、系统目标、研究方法和思路
   本次研究为了熟练掌握设计网站，使用基于WEB，主要使用HTML语言程序，地区新闻网站。系统的主要任务是对地方新闻进行分类，更新、删除和入住。
主要熟练掌握
（1）熟练掌握HTML程序的编写。使系统实现静态页面
（2）熟练掌握 Eclipse、HTML等工具的使用。
（3）熟练掌握个性化新闻网站设计包括数据库结构设计及程序设计等
（4）实现用户处理模块、新闻模块、新闻展示模块，新闻推荐模块。
（5）通过算法建模、数据处理和存储，将新闻推荐展示在web界面上面。
技术架构：后端技术：SpringBoot,mybatis,数据库：mysql,前端：bootstrap+jquery
          算法： 混合推荐算法。
开发工具：eclipse,navicat,JDK1.8,TOMCAT8.0