移動應用中的個性化新聞推薦算法研究與優(yōu)化

摘要：文章針對移動應用中的個性化新聞推薦算法進行了研究與優(yōu)化，旨在提高用戶體驗和新聞推薦的精準度。文章重點研究內容推薦算法，該算法以標簽為重點，算法整體過程包括數(shù)據(jù)準備、特征提取、相似度計算、推薦結果生成。所設計的算法通過Python語言以及NumPy、Pandas等庫的支持得以實現(xiàn)。該研究可為移動應用中的個性化新聞推薦提供實用的技術方法，從而提升用戶的滿意度和參與度。

關鍵詞：個性化新聞推薦；移動應用；內容推薦；余弦相似度

中圖分類號：TP393文獻標志碼：A

0 引言

移動應用在當前社會中扮演著日益重要的角色，人們通過移動設備獲取信息的方式已經(jīng)成為主流。在這種情況下，個性化新聞推薦變得至關重要。隨著信息爆炸式增長，用戶面對的信息量變得龐大，而個性化新聞推薦能夠根據(jù)用戶的偏好和行為，提供定制化的新聞內容，從而節(jié)省用戶的時間和精力，提高用戶體驗［1］。然而，移動應用中的個性化新聞推薦也面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)稀疏性、算法復雜性、實時性要求等［2］。

本研究的意義在于通過對移動應用中的個性化新聞推薦算法進行研究和優(yōu)化，可以有效提高用戶的閱讀體驗。通過提供與用戶興趣相關的新聞內容，可以增加用戶的參與度和黏性，進而提升移動應用的用戶活躍度和用戶忠誠度。此外，優(yōu)化后的新聞推薦算法能夠提高推薦的準確性，減少用戶對不感興趣內容的瀏覽，從而提高信息獲取的效率。

1 基于內容的推薦算法設計與實現(xiàn)

1.1 算法框架

基于內容的推薦算法是個性化推薦系統(tǒng)中常用的一種方法，利用用戶的歷史行為和新聞內容特征進行推薦，以標簽為關鍵點，將新聞內容分解為一系列標簽；根據(jù)用戶對新聞的瀏覽行為，將用戶描述為一系列標簽。這一算法的原理在于：通過對用戶歷史行為數(shù)據(jù)和新聞內容數(shù)據(jù)進行分析，提取用戶興趣標簽和新聞內容標簽，并計算它們之間的相似度，從而實現(xiàn)個性化推薦?；趦热萃扑]模型如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)準備是個性化新聞推薦算法中至關重要的一步。這一階段的目標是收集和處理用戶的歷史行為數(shù)據(jù)以及新聞內容數(shù)據(jù)，為后續(xù)的推薦模型訓練和推薦結果生成做好準備［3］。

一方面，數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)需要收集用戶的歷史閱讀記錄和新聞內容數(shù)據(jù)。用戶的歷史閱讀記錄包括用戶點擊過的新聞標題、類別、閱讀時間等信息；新聞內容數(shù)據(jù)包括新聞的標題、摘要、正文內容、發(fā)布時間、類別標簽等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶瀏覽行為日志、點擊記錄以及新聞發(fā)布平臺的應用程序編程接口等途徑進行收集。另一方面，基于所收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。數(shù)據(jù)清洗的目的是去除重復數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)以及異常數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的質量和完整性；數(shù)據(jù)預處理的目的是對數(shù)據(jù)進行格式化、標準化，使其適用于算法的訓練和分析。通過以上數(shù)據(jù)準備過程，可以獲取用戶的歷史閱讀記錄和新聞內容數(shù)據(jù)，為后續(xù)的特征提取和模型訓練過程做好準備［4-5］。

1.3 特征提取

在個性化新聞推薦算法中，特征提取是將原始數(shù)據(jù)轉換為機器學習算法可以理解的特征表示過程。針對新聞內容數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術進行特征提取，常用的特征提取方法如表1所示。

以上特征提取方法可以根據(jù)實際情況選取，結合具體任務和數(shù)據(jù)集的特點使用。

1.4 相似度計算

在個性化新聞推薦算法中，相似度計算是衡量用戶興趣和新聞內容相關程度的重要步驟。本研究使用的相似度計算方法為余弦相似度（Cosine Similarity）等度量方法。假設用戶向量為U=（u1，u2，…，um），新聞向量為N=（n1，n2，…，nn），其中，ui和ni分別為用戶和新聞的特征值。

余弦相似度是衡量2個向量在方向上相似程度的一種方法，其計算公式為：

余弦相似度度量了2個向量之間的夾角，其值在［-1，1］范圍內，數(shù)值越接近1表示2個向量的方向越相似，即用戶對該新聞的興趣越高。

1.5 推薦結果生成

1.5.1 推薦結果篩選

根據(jù)之前計算得到的用戶與新聞的相似度，本文篩選出相似度較高的新聞作為推薦結果。所提方法設定一個相似度閾值，只推薦相似度得分高于閾值的新聞，以確保推薦的新聞與用戶的興趣相關性較高。

1.5.2 排序算法

推薦結果的排序可以根據(jù)不同的策略進行，常見的排序算法包括基于相似度的排序和基于評分的排序?；谙嗨贫鹊呐判驅⑾嗨贫雀叩男侣勁旁谇懊妫谠u分的排序則綜合考慮相似度得分和其他因素（如新聞熱度、時效性等）進行排序。

1.5.3 推薦結果呈現(xiàn)

所提算法將排序后的推薦結果呈現(xiàn)給用戶，可以通過移動應用界面、推送通知等方式將推薦結果展示給用戶，使用戶方便地瀏覽和閱讀推薦的新聞內容。

2 算法實現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)加載與預處理

系統(tǒng)加載用戶的歷史閱讀記錄和新聞內容數(shù)據(jù)?？梢允褂肞andas庫加載CSV文件或連接數(shù)據(jù)庫。所提算法對數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除重復值、處理缺失值等。

算法如下：

import pandas as pd

# 加載用戶歷史閱讀記錄和新聞內容數(shù)據(jù)

user_history = pd.read_csv（'user_history.csv'）

news_data = pd.read_csv（'news_data.csv'）

# 數(shù)據(jù)預處理

# 去除重復值

user_history = user_history.drop_duplicates（）

news_data = news_data.drop_duplicates（）

2.2 特征提取

針對新聞內容數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術進行特征提取，常見的特征包括關鍵詞、詞頻、文本長度等。本文使用CountVectorizer、TfidfVectorizer等工具從文本中提取特征。

算法如下：

from sklearn.feature_extraction.text import Count Vectorizer

# 提取新聞內容的詞頻特征

vectorizer = CountVectorizer（）

news_content_features = vectorizer.fit_transform（news_data［'content'］）

2.3 相似度計算

利用用戶的歷史閱讀記錄和新聞內容的特征，計算用戶與新聞的相似度。常用的相似度計算方法包括余弦相似度。本文使用Scikit-learn庫中的相似度計算函數(shù)實現(xiàn)相似度計算。

算法如下：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 計算用戶歷史閱讀記錄與新聞內容數(shù)據(jù)的相似度

user_news_similarity = cosine_similarity（user_history_features， news_content_features）

2.4 推薦結果生成

根據(jù)相似度計算結果生成個性化的推薦結果，選擇相似度較高的新聞作為推薦結果，將未閱讀的新聞推薦給用戶。本文使用numpy.argsort（）函數(shù)對相似度矩陣進行排序，選擇前N個最相似的新聞作為推薦結果。

算法如下：

# 選擇相似度較高的新聞作為推薦結果

top_news_indices = user_news_similarity.argsort（）［：， ：：-1］［：， ：top_n］

# 將推薦結果輸出或展示給用戶

for i， user_index in enumerate（top_news_indices）：

recommended_news = news_data.iloc［user_index］［'title'］

print（f"用戶{i+1}的推薦結果：{recommended_news}"）

3 實驗及分析

為驗證優(yōu)化后的個性化新聞推薦算法的實用性，本文招募了300個移動應用用戶作為實驗對象，分為實驗組和對照組。實驗組接受基于優(yōu)化算法的推薦，而對照組將繼續(xù)使用原有算法。本實驗記錄10天內用戶的點擊率、停留時間以及通過問卷調查收集的滿意度數(shù)據(jù)。通過比較2組用戶的點擊率、停留時間和滿意度調查結果，使用統(tǒng)計分析方法驗證差異的顯著性，評估優(yōu)化算法對用戶體驗的影響。具體實驗數(shù)據(jù)如表2所示。

數(shù)據(jù)顯示，實驗組用戶相較于對照組表現(xiàn)出更高的點擊率、稍長的平均停留時間以及更高的滿意度調查得分。這表明優(yōu)化后的個性化新聞推薦算法能夠提供更相關和吸引人的新聞內容，在推薦相關性方面取得了顯著的成效，有效地提高了用戶的閱讀體驗和滿意度。

4 結語

本文研究的基于內容的個性化新聞推薦算法在移動應用中得到了深入的分析與實現(xiàn)。實驗結果表明，基于內容的推薦算法在移動應用中具有重要的應用前景，能夠為用戶提供個性化、準確的新聞推薦服務。未來可以進一步研究算法性能優(yōu)化、相似度計算方法改進以及更多的特征提取技術探索，以滿足不斷變化的用戶需求和推薦系統(tǒng)的發(fā)展。

參考文獻

［1］黃瑤.人工智能時代新聞媒體創(chuàng)新發(fā)展對策探析［J］.中國地市報人，2023（11）：29-30.

［2］刁建雄，丁寧.智能流媒體時代的人機關系——Netflix內容推薦系統(tǒng)閉環(huán)設計一窺［J］.青年記者，2023（23）：113-115.

［3］譚躍龍.短視頻個性化推薦服務對用戶持續(xù)使用意愿的影響研究［J］.商展經(jīng)濟，2023（23）：118-121.

［4］王宇哲.基于內容的電影推薦算法研究［J］.信息系統(tǒng)工程，2023（12）：117-120.

［5］安麗達，王娟.推薦系統(tǒng)在新聞領域的研究綜述［J］.互聯(lián)網(wǎng)周刊，2023（18）：80-81.

Research and optimization of personalized news recommendation algorithm in mobile application

Abstract：This paper focuses on the research and optimization of personalized news recommendation algorithm in mobile application， aiming to improve user experience and the accuracy of news recommendation. The research primarily focuses on content-based recommendation algorithms， with an emphasis on tags. The overall process of the algorithm includes data preparation， feature extraction， similarity calculation， and recommendation result generation. The algorithm designed in this paper is implemented using the Python language with support from libraries such as NumPy and Pandas. Through this research， practical technical methods for personalized news recommendation in mobile applications are provided， thereby enhancing user satisfaction and engagement.

Key words： personalized news recommendation; mobile applications; content recommendation; cosine similarity