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基于LDA与AHP模型的网站新闻推荐算法研究
基于LDA与AHP模型的网站新闻推荐算法研究
摘要：
随着互联网的快速发展，人们的信息获取方式不再局限于传统的媒体渠道，网站新闻成为了人们获取信息的重要途径。然而，随着互联网上海量的信息和新闻内容的快速增长，用户在面对海量信息时常常感到困惑。针对这个问题，本文提出了一种基于LDA与AHP模型的网站新闻推荐算法，旨在为用户提供更加个性化和精准的新闻推荐。
针对网站新闻推荐的问题，本文首先将新闻文本进行主题建模，使用LatentDirichletAllocation(LDA)模型来提取新闻的主题特征。LDA模型能够将每篇新闻文本分解成多个主题，从而揭示新闻文本中潜在的语义信息。通过将新闻文本转化为主题向量表示，可以方便后续的相似度计算和推荐任务。
在得到新闻的主题向量表示后，本文采用层次分析法(AHP)模型来对用户的偏好进行建模。AHP模型通过构建判断矩阵和权重向量，能够量化用户对于不同主题的偏好程度。通过对用户的偏好进行建模，可以更好地满足用户的个性化需求。
最后，本文提出了一种基于相似度计算和偏好权重的推荐算法。首先，通过计算用户偏好与每篇新闻的主题向量的相似度，得到每篇新闻的推荐分数。然后，根据用户偏好的权重对新闻进行排序，得到最终的推荐列表。通过基于主题的相似度计算和用户偏好权重的调整，可以为用户提供更加个性化和精准的新闻推荐。
本文通过实验验证了提出的算法的有效性和性能。实验结果表明，基于LDA与AHP模型的网站新闻推荐算法能够显著提高推荐的准确性和用户满意度。在相同的数据集下，与传统的推荐算法相比，提出的算法在推荐准确性上有明显的提升，同时也能够更好地满足用户的个性化需求。
关键词：网站新闻推荐；主题建模；相似度计算；偏好权重；个性化需求
Abstract：
WiththerapiddevelopmentoftheInternet,people'swayofaccessinginformationisnolongerlimitedtotraditionalmediachannels,andwebsitenewshasbecomeanimportantsourceofinformationforpeople.However,withtherapidincreaseofinformationandnewscontentontheInternet,usersoftenfeelconfusedwhenfacedwithalargeamountofinformation.Inresponsetothisproblem,thispaperproposesawebsitenewsrecommendationalgorithmbasedonLDAandAHPmodels,aimingtoprovideuserswithmorepersonalizedandaccuratenewsrecommendations.
Toaddresstheproblemofwebsitenewsrecommendation,thispaperfirstperformstopicmodelingonthenewstextandusestheLatentDirichletAllocation(LDA)modeltoextractthetopicfeaturesofthenews.TheLDAmodelcandecomposeeachnewstextintomultipletopics,revealingthelatentsemanticinformationinthenewstext.Byconvertingthenewstextintoatopicvectorrepresentation,subsequentsimilaritycalculationsandrecommendationtaskscanbefacilitated.
Afterobtainingthetopicvectorrepresentationofthenews,thispaperadoptstheAnalyticHierarchyProcess(AHP)modeltomodeluserpreferences.TheAHPmodelquantifiestheuser'spreferencefordifferenttopicsbyconstructingjudgmentmatricesandweightvectors.Bymodelinguserpreferences,itispossibletobettermeettheuser'spersonalizedneeds.
Finally,thispaperproposesarecommendat