个性化新闻推荐研究进展

来源：计算机技术与发展杂志2023年第02期北京时间：

作者：周帅;都云程;张仰森

单位：1. 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101;2. 北京信息科技大学 智能信息处理研究所,北京 100101

摘要：在线新闻推荐系统中,个性化新闻推荐是解决新闻信息爆炸问题,帮助用户便捷找到感兴趣新闻的一项重要技术。 在过去的研究中,各种新闻推荐技术层出不穷,在提高用户体验上已取得显著成效。 但由于在线新闻的多样性、动态性和时效性,新闻推荐仍是亟待发展且具有挑战性的。 首先,从传统方法和深度学习方法的角度,对个性化新闻推荐进行展开,并对新闻建模及用户兴趣建模进行归纳总结,分析两类方法的技术特点和不足之处。 然后,介绍个性化新闻推荐的数据集和评价方法,对典型新闻和用户兴趣建模方法的效果进行对比。 最后,对该领域未来可能的研究方向进行展望。希望能对个性化新闻推荐、自然语言处理和数据挖掘相关领域的研究有所帮助。

关键词：新闻推荐;新闻建模;用户兴趣建模;个性化;深度学习