1. 研究目的
本课题研究旨在设计和实现一种个性化新闻推荐系统，旨在解决传统新闻推荐系统存在的信息过载和推荐结果不精准的问题。
具体研究目标如下：1.研究和分析不同类型的新闻推荐算法，包括内容过滤、协同过滤和混合推荐等，比较其优缺点及适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实践应用相结合的研究方法，主要步骤如下：1.文献调研阶段：-收集并阅读国内外关于个性化新闻推荐、推荐算法、用户画像等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势。
-分析现有研究的优势和不足，为本课题的研究提供理论基础和参考方向。
2.系统需求分析阶段：-通过问卷调查、访谈等方式，了解用户对新闻推荐系统的需求，包括功能需求、性能需求、安全需求等。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：1.基于多源异构数据的用户画像构建：-不同于传统仅依赖用户行为数据的用户画像构建方法，本课题将整合多源异构数据，包括用户行为数据、新闻文本内容、用户社交关系等，构建更加全面、准确的用户画像。
-利用自然语言处理技术，提取新闻文本中的关键词、主题和情感倾向，丰富用户画像的维度。
-分析用户社交网络，挖掘用户之间的兴趣关联和影响关系，进一步提升用户画像的精准度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘奕群,王晓东,陈华钧,等.面向兴趣点推荐的序列位置感知注意力模型[J].软件学报,2020,31(06):1795-1814.
2. 孙远,李晶,陈光,等.融合情感分析和知识图谱的新闻推荐方法[J].计算机应用研究,2021,38(05):1477-1483.
3. 王珍,刘云翔,张宇,等.基于用户评论的情感分析方法研究[J].计算机应用研究,2017,34(09):2801-2805 2810.
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