计算机科学与技术-基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现

基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现

摘  要

在信息爆炸的时代，如何高效地为用户推荐其感兴趣的新闻成为了一个重要的问题。为了解决这一问题，本文设计并实现了一个基于Python深度学习的新闻推荐系统。该系统旨在通过分析用户的历史行为数据，学习用户的兴趣偏好，进而为其推荐相关的新闻内容。本设计采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，从新闻文本中提取出有效的特征表示，通过训练这些模型，我们能够捕捉到新闻文本中的关键信息，如主题、情感等。通过实验验证，该系统能够有效地捕捉到用户的兴趣偏好，并为其推荐相关的新闻内容。与传统的推荐方法相比，该系统具有更高的推荐准确率和用户满意度，能够有效地利用用户的历史行为数据和新闻文本信息，为用户推荐其感兴趣的新闻内容，对于提高新闻推荐的质量和效率具有重要意义。

关键词：深度学习；python；文本分类