基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐算法研究及应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着互联网技术的快速发展和信息量的爆炸式增长，人们获取信息的渠道越来越多样化，同时也面临着信息过载的挑战。

个性化新闻推荐作为解决信息过载问题的重要手段，能够根据用户的兴趣偏好主动推荐其感兴趣的新闻内容，从而提升用户的获取信息效率和平台的用户体验，因此具有重要的研究意义和应用价值。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

个性化新闻推荐的研究近年来取得了显著进展，国内外学者在用户行为建模、新闻内容表示和推荐算法等方面进行了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在个性化新闻推荐领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要围绕用户时序行为分析、新闻标签关系挖掘、以及两者融合的个性化新闻推荐模型展开。

1. 主要内容

1.用户时序行为分析：分析用户浏览新闻的时序规律，构建用户时序行为模型，捕捉用户动态变化的兴趣偏好。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和实验验证相结合的方法。

首先，对用户时序行为和新闻标签关系进行深入分析，构建用户兴趣模型和新闻内容表示。

其次，设计融合用户时序行为和新闻标签关系的个性化新闻推荐模型，并对模型进行训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种融合用户时序行为和新闻标签关系的个性化新闻推荐模型，将用户时序行为和新闻标签关系融入到统一的框架中，提高新闻推荐的精准度。

2.利用图神经网络学习新闻标签之间的语义关联，为新闻内容提供更加丰富的语义信息，进而提升推荐效果。

3.通过实验验证所提出的推荐模型的有效性，并对实验结果进行深入分析，为个性化新闻推荐提供理论指导和实践参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘 鹏, 崔 勇, 李 涛, 等. 融合评论信息和序列行为的个性化推荐算法[j]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1651-1661.

[2] 张永锋, 薛 健, 蔡 浩, 等. 融合多行为模式的新闻推荐方法研究[j]. 计算机工程, 2022, 48(1): 1-8.

[3] 刘 畅, 王 超, 刘 艳. 面向新闻推荐的动态用户兴趣模型[j]. 计算机工程与科学, 2021, 43(10): 1855-1861.