前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于大数据的新闻推荐系统

课题背景和意义

深度学习是一种机器学习技术，它可以从大量数据中提取有用的信息，以实现高效的计算机视觉、自然语言处理、语音识别等等。近年来，深度学习技术在新闻推荐系统技术上得到了广泛的应用。新闻推荐系统是一种提供新闻的服务，它能够根据用户的兴趣、阅读习惯等个性化特征，为用户推荐有价值的新闻。传统的新闻推荐系统采用基于内容的推荐技术，根据新闻的标题、关键词等信息进行推荐，但这种技术有一定的局限性，无法有效地满足用户的个性化需求。基于深度学习的新闻推荐系统可以通过分析用户的行为历史、兴趣、阅读习惯等信息，为用户推荐有价值的新闻，从而提高新闻推荐的准确性、可靠性和可用性。本课题的目的是构建一个基于深度学习的新闻推荐系统，它将利用深度学习技术来分析用户的行为历史、兴趣、阅读习惯等信息，并根据这些信息来推荐有价值的新闻给用户。首先，我们需要收集大量的新闻数据，包括文本、图像、视频等，这些数据将用于训练深度学习模型。其次，我们需要收集用户的行为历史、兴趣、阅读习惯等数据，这些数据将用于用户个性化推荐。最后，我们将利用深度学习技术来训练新闻推荐模型，以实现有效的新闻推荐。

实现技术思路

功能分析

（1）用户模块：该模块负责对用户及其行为进行监控，从而获取用户行为特征，并将其转换为有效的特征向量；

（2）新闻模块：该模块负责收集新闻内容，并使用深度学习技术（如深度神经网络技术），将新闻内容转换为有效的特征向量；

（3）推荐模块：该模块负责根据用户特征和新闻特征，构建推荐模型，并将推荐结果反馈给用户。

数据预处理

在搭建新闻推荐系统之前，我们需要对输入数据进行预处理，以便更好地理解数据，准确提取特征，实现新闻内容分类，以及有效提取用户行为特征。

（1）对用户行为数据进行预处理用户行为数据的预处理主要包括：清洗数据、划分数据集和转换数据格式等。

（2）对新闻内容数据进行预处理新闻内容数据的预处理主要包括：文本预处理、文本特征提取和文本分类等。

新闻推荐算法

新闻推荐系统中使用的新闻推荐算法主要包括：基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于社交网络的推荐算法和基于深度学习的推荐算法等。

（1）基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法根据用户的历史行为，通过对新闻内容的分析和相似度计算，推荐与用户兴趣最相关的新闻内容。

def content_based_recommender(user_id, num_recommendations): 
    # 获取用户历史记录 
    user_data = get_user_history(user_id) 
    # 获取所有产品 
    item_ids = get_all_item_ids() 
    # 计算每个产品的相似度 
    item_similarity_scores = calculate_item_similarity(user_data, item_ids) 
    # 根据相似度进行排序，获取最相似的 num_recommendations 个产品 
    top_items = sorted(item_similarity_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_recommendations] 
    # 返回推荐的商品id 
    return [item[0] for item in top_items]

（2）基于协同过滤的推荐算法基于协同过滤的推荐算法根据用户的历史行为，利用用户的历史行为数据和其他用户的行为数据，计算出用户之间的相似度，从而推荐与用户兴趣最相关的新闻内容。

def compute_similarity(user1, user2):
    similarity = 0
    user1_ratings = user1.ratings
    user2_ratings = user2.ratings
    total_similarity = 0

    for rating1 in user1_ratings:
        for rating2 in user2_ratings:
            if rating1.item == rating2.item:
                total_similarity += rating1.value * rating2.value

    if len(user1_ratings) > 0 and len(user2_ratings) > 0:
        similarity = total_similarity / (len(user1_ratings) * len(user2_ratings))

    return similarity

（3）基于社交网络的推荐算法基于社交网络的推荐算法根据用户的历史行为，利用用户的社交网络关系，推荐与用户兴趣最相关的新闻内容。

import networkx as nx

# Build a social network graph
G = nx.Graph()

# Add nodes and edges
G.add_node('A')
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('A', 'D')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'D')

# Compute the similarity of each node pairs
sim_matrix = nx.jaccard_coefficient(G)

# Calculate the recommendation score for each node
scores = {}
for node in G.nodes():

    # Sum of similarity scores for each node
    scores[node] = 0
    for edge in G.edges(node):
        scores[node] += sim_matrix[edge]

# Sort the nodes by their recommendation score
sorted_scores = sorted(scores.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)

# Print out the top recommended node
print("Top recommended node:", sorted_scores[0][0])

（4）基于深度学习的推荐算法基于深度学习的推荐算法是近几年比较流行的新闻推荐算法，它利用深度神经网络（DNN）技术，将用户行为特征和新闻内容特征转换为有效的特征向量，然后基于特征向量，构建深度学习模型，从而实现更加精准的新闻推荐。

# Define the two inputs to the model
user_input = Input(shape=(1,))
movie_input = Input(shape=(1,))
 
# Embedding layer for the user_input
user_embedding = Embedding(input_dim=n_users, output_dim=2)(user_input)
 
# Embedding layer for the movie_input
movie_embedding = Embedding(input_dim=n_movies, output_dim=2)(movie_input)
 
# Flatten the embedding layers
user_vec = Flatten()(user_embedding)
movie_vec = Flatten()(movie_embedding)
 
# Dot product of the two vectors and add bias
dot_product = Dot(axes=1)([user_vec, movie_vec])
bias = Add()([dot_product, 1])
 
# Create the model
model = Model([user_input, movie_input], bias)
 
# Compile the model
model.compile('adam', 'mean_squared_error')