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基于深度学习的新闻推荐算法(1)

大多数现有的推荐系统使用静态方法进行新闻预测,他们不了解读者的行为(新闻选择)是连续的。第二个问题是以前的方法往往是短视的,这意味着他们不会专注于长期的奖励。 运行策略 假设,我们观察了用户的行为并获得了他们点击的一些新闻帖子。它被送入算法模型(Actor),决定我们接下来想要阅读的内容,从而产生理想的新闻嵌入。 它可以与其他新闻嵌入进行比较以找到相似之处,并向用户推荐匹配度最高的一个。评论家(Critic)有助于判断模型并帮助它找出错误。 预测未来行为也很重要。例如,推荐系统建议用户购买某个书籍。 如前所述,Q-Network(评论家)也是如此, 算法结构 ? 网络由两层组成:Actor和Critic。 状态模块 首先是状态表示模块,“明确地模拟复杂的动态用户 - 项目交互以追求更好的推荐性能”。简单来说,您可以将其视为嵌入捕获句子中单词的语义含义的嵌入,而不是新闻和客户。

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Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统

针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐? 本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。 本次新闻推荐系统: 主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,html,css 主要包含算法:余弦相似度,基于用户协同过滤推荐 一、系统设计 系统采用前后端分离的开发模式完成 ; } } 协同过滤推荐算法 协同过滤算法是一个大类,主要有基于用户、基于物品、两者结合等分支,这里我主要介绍的是基于用户的协同过滤算法。 实现基于用户协同过滤推荐,主要包含以下几个步骤: 1.计算用户相似度 2.获取需要推荐给用户的物品(本系统内主要是新闻数据) 基于用户协同推荐算法实现 /*** * 协同过滤算法 *

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    新闻推荐实战(三):Redis基础

    前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列:推荐算法理论+新闻推荐实战。 新闻推荐实战大纲 本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之Redis。

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    新闻推荐实战(二):MongoDB基础

    前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列:推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。 MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据(用户画像、新闻画像),使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展,因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。 作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法(比如增删改查,排序等),因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。 switched to db pydb > show tables system.indexes > 总结 本文主要介绍了MongoDB数据库的相关概念及基本操作,为了更好的了解MongoDB在新闻推荐系统中的应用

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    新闻推荐实战 (九) :推荐系统流程的制造

    news_likes_num, news_collections_num, news_read_num, news_hot_value) # 时间转换与计算时间差 前提要保证当前时间大于新闻创建时间 Online Online是为用户在使用APP或者系统的过程中触发的行为提供一系列服务,当用户刚进入系统的时候, 会进入新闻推荐页面,此时系统会为该用户获取推荐页文章并进行展示,当用户进入热门页, 系统就会为该用户获取热门页列表并进行展示 hot_list_user_key, 0, article_num-1) if len(candiate_id_list) > 0: # 根据news_id获取新闻的具体内容 ,并返回一个列表,列表中的元素是按照顺序展示的新闻信息字典 news_info_list = [] selected_news = [] # 记录真正被选了的 # bug 原因是,json.loads() redis中的数据会报错,需要对redis中的数据进行处理 # 可以在物料处理的时候过滤一遍,json无法load的新闻

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    新闻推荐实战(一):MySQL基础

    前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列:推荐算法理论+新闻推荐实战。 新闻推荐实战大纲 本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MySQL。 MySQL数据库在该项目中会用来存储结构化的数据(用户、新闻特征),作为算法工程师需要了解常用的MySQL语法(比如增删改查,排序等),因为在实际的工作经常会用来统计相关数据或者抽取相关特征。 用户的密码验证方式改为auth_socket即可: ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH auth_socket BY '你的密码'; 方式2 推荐的选项

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    推荐算法之: LFM 推荐算法

    LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法: R = P * Q 其中: P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵

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    新闻推荐实战 (八) : 前后端交互

    本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。 值得注意的是,为了防止并发问题导致用户id出现冲突,这里采用了Twitter的雪花算法来为每个用户生成一个唯一的id。 2、推荐页列表 在项目样式展现的部分中,第一张图就是推荐页列表的样式,通过瀑布流的方式将新闻内容进行展现。 主要的逻辑和获取推荐页相同,区别在于热门新闻信息主要是通过推荐服务(recsys_server)中的get_hot_list()方法来获取到热门新闻推荐列表。 因此我们可以借助日志的方式来记录有意义的用户数据,通过日志数据去分析数据,构建模型,这对于一个算法工程师来说是十分重要的内容。

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    推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法

    一、推荐的概述 在推荐系统中,通常是要向用户推荐商品,如在购物网站中,需要根据用户的历史购买行为,向用户推荐一些实际的商品;如在视频网站中,推荐的则是不同的视频;如在社交网站中,推荐的可能是用户等等,无论是真实的商品 推荐算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,

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    推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法

    一、推荐的概述 在推荐系统中,通常是要向用户推荐商品,如在购物网站中,需要根据用户的历史购买行为,向用户推荐一些实际的商品;如在视频网站中,推荐的则是不同的视频;如在社交网站中,推荐的可能是用户等等 推荐算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,

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    推荐算法

    算法分类 1.基于内容 / 用户的推荐 更多依赖相似性计算然后推荐 基于用户信息进行推荐 基于内容 、物品的信息进行推荐 2.协同过滤 需要通过用户行为来计算用户或物品见的相关性 基于用户的协同推荐: ——— | | 小明 | 产品经理、Google、比特币 | | 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表,显然在这个列表中,小张和小明关注的内容更为相似,那么可以给小张推荐比特币 基于物品的系统推荐 以物为本建立各商品的相似度矩阵 | 产品经理 | 小张、小明 | | ———— | ————— | | Google | 小张、小明 | | 比特币 | 小明、小吴 | 小张和小明都不约而同地看了产品经理和Google,这可以说明产品经理和Google有相似,那么之后有看了Google相关内容的用户就可以给推荐产品经理的相关内容。 3.基于知识的推荐 某一领域的一整套规则和路线进行推荐。参照可汗学院知识树。 补充:(图片来源知乎shawn1943,感谢) ?

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    推荐算法

    记录一下推荐算法。 CF、基于内容、热门推荐 用户模型 在实践中,大多数业内人士都是用一种被称为「随机梯度下降」(SGD - Stochastic Gradient Descent)的算法(梯度下降Grident Descent

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    新闻推荐实战(七):Flask简介及基础

    本文属于新闻推荐实战—前后端交互—后端构建之Flask。 Flask作为该项目中会用来作为系统的后台框架,作为一个算法工程师需要了解一些关于开发的知识,因为在实际的工作中经常调试线上的代码来调用策略或模型。

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    新闻推荐实战(四):scrapy爬虫框架基础

    前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列:推荐算法理论+新闻推荐实战。 本文属于新闻推荐实战-数据层-构建物料池之scrapy爬虫框架基础。 文中给出了新闻推荐系统中新闻爬取的实战代码,希望读者可以快速掌握scrapy的基本使用方法,并能够举一反三。 在安装完miniconda之后,创建一个新闻推荐的虚拟环境,我这边将其命名为news_rec_py3,这个环境将会在整个新闻推荐项目中使用。 install python3 python3-dev python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev 在新闻推荐系统虚拟 因为新闻爬取项目和新闻推荐系统是放在一起的,为了方便提前学习,下面直接给出项目的目录结构以及重要文件中的代码实现,最终的项目将会和新闻推荐系统一起开源出来 创建一个scrapy项目: scrapy

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    算法】常用推荐算法

    笔者邀请您,先思考: 1 推荐系统是什么? 2 您应用那些推荐算法? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法

    一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS),从广义上的理解为:为用户(User)推荐相关的商品(Items)。 常用的推荐算法主要有: 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐 (Association Rule-Based Recommendation) 基于效用的推荐(Utility-Based Recommendation) 基于知识的推荐(Knowledge-Based Recommendation) 组合推荐(Hybrid Recommendation) 在推荐系统中,最重要的数据是用户对商品的打分数据,数据形式如下所示: ? image.png 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 image.png 2.2、利用矩阵分解进行预测 image.png 2.2.1、损失函数 image.png 2.2.2、损失函数的求解

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    推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法

    一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS),从广义上的理解为:为用户(User)推荐相关的商品(Items)。 常用的推荐算法主要有: 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐 (Association Rule-Based Recommendation) 基于效用的推荐(Utility-Based Recommendation) 基于知识的推荐(Knowledge-Based Recommendation) 组合推荐(Hybrid Recommendation) 在推荐系统中,最重要的数据是用户对商品的打分数据,数据形式如下所示: ? 在推荐系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。

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    IJCAI|多视图学习新闻推荐系统

    现在的社会每天产生的新闻数以万计,每天想要读完这些新闻是不可能的,所以新闻推荐系统对于帮助用户挑选他们感兴趣的新闻就显得格外重要。 ? 一、研究背景 现有的新闻推荐方法通常基于单个新闻信息(例如标题)来学习这些表示,这可能是不够的。 在本文中,他们提出了一种神经新闻推荐方法,该方法可以通过利用不同种类的新闻信息来学习用户和新闻的特征表示。 此方法的核心是新闻编码器和用户编码器。 在用户编码器中,基于用户浏览的新闻来学习用户的表示,并应用注意力机制来选择信息性新闻以进行用户表示学习。在真实数据集上进行的大量实验表明,我们的方法可以有效地提高新闻推荐的效果。 在真实世界数据集上的广泛实验显示,本文的方法可以提高新闻推荐的性能,并优于许多基准方法。

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    常用推荐算法介绍——基于内容的推荐算法

    基本概念 基于内容的过滤算法推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是,与协同过滤算法不同,这种算法是根据内容(比如标题、年份、描述),而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。 例如,如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部,那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。 现在知道了每本书彼此间的相似程度,可以为用户生成推荐结果。与基于物品的协同过滤方式类似,推荐系统会根据用户之前评价过的书籍,来推荐其他书籍中相似度最高的。 图六是为某个用户生成的推荐结果,选取用户之前评论过的书籍目录,找出与每本书籍最相似的两本,再对用户尚未评论过的书籍进行推荐。 2、Rocchio算法 Rocchio算法是信息检索中处理相关反馈(Relevance Feedback)的一个著名算法

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    推荐系统常用算法介绍_基于内容推荐算法

    但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站,对于新闻,博客或者微内容的推荐系统,情况往往是相反的,物品的数量是海量的,同时也是更新频繁的,所以单从复杂度的角度,这两个算法在不同的系统中各有优势 ,推荐引擎的设计者需要根据自己应用的特点选择更加合适的算法。 3)将偏好数据导入喜好类型计算算法中进行预算计算,的到预算结果。4)将推荐的结果导入数据库(redis、hbase)。5)发开一个推荐引擎,对外开放接口,输出推荐结果。 物品冷启动问题在新闻网站等时效性很强的网站中非常重要,因为这些网站时时刻刻都有新物品加入,而且每个物品必须能够再第一时间展现给用户,否则经过一段时间后,物品的价值就大大降低了。 目前读取用户安装的应用这部分功能除了app应用商店之外,一些新闻类、视频类的应用也在做,对于解决冷启动问题有很好的帮助。 ● 传统的机器学习算法了解吗 参考回答: 常见的机器学习算法: 1).

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