基于内容的新闻推荐系统方案
新闻推荐系统的个性化算法及系统设计研究
新闻推荐系统的个性化算法及系统设计研究随着信息技术的快速发展，人们每天接触到的信息越来越多。
新闻资讯作为人们获取信息最主要的途径之一，新闻推荐系统的出现，为用户提供了更加个性化、精准的新闻推荐服务。
本文将对新闻推荐系统的个性化算法和系统设计进行研究，探讨如何根据用户的个性化需求生成最符合其兴趣的新闻推荐。
一、个性化算法研究1. 用户画像建立用户画像是个性化推荐系统的核心，它通过对用户行为、兴趣、偏好等数据进行分析，构建用户的兴趣模型。
在新闻推荐系统中，可以通过分析用户的阅读历史、收藏、点赞、评论等行为，结合社交关系、地理位置等信息，建立用户的画像。
基于用户画像，能够更准确地了解用户的喜好，为其提供个性化的新闻推荐。
2. 特征提取与处理为了准确描述用户兴趣，需要对新闻文章进行特征提取和处理。
常见的特征包括新闻标题、摘要、关键词、正文内容等。
可以采用基于文本挖掘的方法，通过提取关键词、文本分类等技术，将新闻文章转化为适合计算的特征向量。
3. 相似度计算与推荐通过计算用户画像与新闻文章的相似度，可以确定用户对某篇文章的兴趣程度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
依据相似度，可以实现协同过滤、基于内容推荐、混合推荐等推荐算法，为用户个性化推荐新闻。
二、系统设计研究1. 数据存储与处理新闻推荐系统需要处理大规模的用户行为数据和新闻文章数据。
为了提高系统的性能和稳定性，可以采用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上。
同时，可以通过数据预处理和数据清洗等方式，提高数据质量和系统的运行效率。
2. 实时推荐与离线计算新闻推荐系统需要满足用户对实时性的需求，在用户浏览页面时能够根据其实时行为进行推荐。
为了提高推荐效率，可以采用离线计算的方式，周期性地进行用户画像的更新和新闻推荐模型的训练，以保证推荐结果的准确性和实时性。
3. 用户反馈和评估用户反馈是改进推荐系统的重要手段，可以通过用户行为数据中的点赞、评论、收藏等反馈信息，对推荐结果进行评估和调整。
基于关键词提取的新闻推荐系统设计与实现
基于关键词提取的新闻推荐系统设计与实现随着互联网技术的快速发展，新闻信息越来越丰富，用户阅读新闻的方式也在不断变化。
现在，越来越多的用户更倾向于通过推荐系统获得自己感兴趣的新闻。
在此背景下，如何设计一款有效的基于关键词提取的新闻推荐系统，成为了一个热门话题。
一、新闻推荐系统的需求传统的新闻推荐系统通常基于协同过滤和基于内容的推荐算法。
协同过滤算法主要利用用户的历史行为数据，预测他们可能感兴趣的新闻内容。
而基于内容的推荐算法则是根据新闻内容的关键词、分类、文本特征等进行匹配推荐。
相比于协同过滤算法，基于内容的推荐算法更能满足用户的个性化需求，因为它不局限于历史行为数据，能够准确把握每篇新闻的特点，从而为用户推荐更加符合他们兴趣爱好的新闻。
但是，传统的基于内容的推荐算法还存在一些问题。
比如，它只能依靠词频、文本语义等浅层次的处理方式对新闻进行分类，无法深入了解每篇新闻的内涵、情感倾向等。
而随着自然语言处理技术的不断进步，基于关键词提取的新闻推荐系统则得到了广泛的应用。
基于关键词提取的新闻推荐系统通过提取关键词、建立词向量、训练模型等方式，能够更加深入地了解每篇文章的内涵，捕捉其情感倾向，并根据用户的兴趣和新闻特点进行推荐。
这种新闻推荐系统不仅能够提高用户的使用体验，还有助于媒体平台提高用户的粘性，从而更好地实现商业价值。
二、关键词提取的技术实现基于关键词提取的新闻推荐系统需要利用现有的自然语言处理技术进行实现，其主要技术流程包括文本清洗、关键词提取、词向量构建、模型训练和推荐输出五个步骤。
1. 文本清洗首先，需要对待处理的新闻文本进行清洗，去除一些无效信息。
具体来说，可采取以下几种方法：1）去除HTML标签和特殊符号新闻文本通常会包含HTML标签、特殊符号等无关信息，这些信息会干扰模型的学习，需要进行去除。
可以利用正则表达式、BeautifulSoup等工具去除这些无关信息。
2）分词分词是自然语言处理中的一个重要步骤，它将文本拆分成一个个词语，以便后续处理。
基于内容的新闻推荐系统方案
基于内容的新闻推荐系统一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。
抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。
而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。
而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混合的推荐方法。
①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。
协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。
这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：1）、收集用户偏好而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。
用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且2）、找到相似的用户或物品当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。
3）、计算推荐——基于物品的CF比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，得出物品A 和物品C 比较相似，而用户C 喜欢物品A，那么可以推断出用户C 可能也喜欢物品C。
物品C 比较相似，而用户C 喜欢物品A，那么可以推断出用户C 可能也喜欢物品C。
基于物品的CF 的基本原理②、基于内容的推荐方法它是将与用户过去感兴趣的对象相似的对象推荐给用户，该方法是对协同过滤的延续和发展，主要借鉴了信息抽取和信息过滤的研究成果，依据被推荐项目的内容特征来进行推荐。
使用Python实现基于内容的推荐系统
使用Python实现基于内容的推荐系统基于内容的推荐系统是一种常见的推荐方法，它主要根据用户对物品的历史行为以及物品的特征来推荐相似的物品。
在这种方法中，推荐系统会分析物品之间的相似性，然后根据用户的偏好向其推荐相似的物品。
此方法通常适用于电影、音乐和图书等领域。
在Python中实现基于内容的推荐系统，可以按照以下步骤进行：1.数据收集：首先，需要收集用户对物品的历史行为数据。
这些数据可以包括用户对电影、音乐或图书的评分、浏览记录等。
可以使用已有的数据集，如MovieLens数据集或Amazon商品数据集，也可以通过爬取网页数据或调用开放API来获取数据。
2.特征提取：对于每个物品，我们需要提取一些关键特征。
比如对于电影，特征可以包括导演、演员、类型、评分等。
对于音乐，特征可以包括歌手、专辑、流派等。
对于图书，特征可以包括作者、出版日期、类别等。
这些特征应当能够描述物品的主要内容和属性。
3.特征向量化：在将特征提取为文本或数字形式后，可以使用特征向量化的方法将其转为数值向量。
常用的方法有词袋模型和TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等。
词袋模型将文本信息转为向量，根据单词的频率表示特征，而TF-IDF则考虑了单词的重要性。
4.相似度计算：计算物品之间的相似度是基于内容的推荐系统的关键。
可以使用余弦相似度或欧氏距离等方法来度量物品之间的相似性。
对于每个物品，我们可以计算其与其他物品的相似度，并选择与其最相似的若干个物品作为推荐结果。
5.推荐生成：根据用户的历史行为和物品的特征，可以计算用户对未评价物品的兴趣度。
通常可以使用加权求和的方法，将用户对物品的历史评分和物品的特征相似度进行加权求和，从而得到用户对物品的兴趣度评分。
然后，根据兴趣度评分对物品进行排序，并选择评分最高的若干个物品作为推荐结果。
下面是一个基于内容的推荐系统的示例代码：```pythonimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Step 1:数据收集data = pd.read_csv('movies.csv') #假设有一份包含电影信息的数据集，包括电影名称和特征等# Step 2:特征提取features = ['director', 'actors', 'genre'] #假设我们选取了导演、演员和类型作为电影的特征data['features'] = data[features].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)# Step 3:特征向量化vectorizer = TfidfVectorizer()features_matrix =vectorizer.fit_transform(data['features'])# Step 4:相似度计算similarity_matrix = cosine_similarity(features_matrix) # Step 5:推荐生成def generate_recommendations(movie_id, top_n=5):movie_index = data[data['id'] == movie_id].index[0] #根据电影id获取其在数据集中的索引similarity_scores = similarity_matrix[movie_index] #获取该电影与其他电影的相似度得分top_indices = similarity_scores.argsort()[-top_n-1:-1][::-1] #获取相似度得分最高的n个电影的索引top_movies = data.iloc[top_indices] #根据索引获取相似电影的信息return top_moviesrecommendations = generate_recommendations(movie_id=1) print(recommendations)```以上代码实现了一个简单的基于内容的电影推荐系统。
python新闻推荐系统（基于新闻内容推荐）
python新闻推荐系统（基于新闻内容推荐）# -*- coding:utf-8 -*-__version__ = '1.0.0.0'"""@brief : 基于新闻的内容推荐系统@details: 详细信息@author : zhphuang@date : 2019-08-07"""import jiebafrom pandas import *from sklearn.metrics import pairwise_distancesfrom bs4 import BeautifulSoupfrom sklearn import feature_extractionfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer, TfidfVectorizerfrom mysql_util import MySqlUtilsclass ContentRecommend(object):def __init__(self):DATABASE_CONFIG = {"host": "127.0.0.1","port": 3306,"user": "root","passwd": "root","db": "recommend","charset": "utf8",}self.con = MySqlUtils(DATABASE_CONFIG)self.recommend_count = 10self.all_count = 1000self.reload_data()def reload_data(self):corpus = []sql = "select a.news_id,a.content,b.source_url as url from news_content as a left join news as b on a.news_id=b.news_id"self.df = DataFrame(list(self.con.query(sql)), columns=['news_id', 'content', 'url'])zhPattern = pile(u'[\u4e00-\u9fa5]+')for index, row in self.df[0:self.all_count].iterrows():print(index)content = row['content']bs = BeautifulSoup(content, "html.parser")segments = []segs = jieba.cut(bs.text)for seg in segs:if zhPattern.search(seg):segments.append(seg)corpus.append(' '.join(segments))vectorizer = TfidfVectorizer() # 该类会统计每个词语的tf-idf权值tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) # 第⼀个fit_transform是计算tf-idf，第⼆个fit_transform是将⽂本转为词频矩阵words = vectorizer.get_feature_names()print(len(words))print(words)print(vectorizer.vocabulary_)a = tfidf.todense()print(a)self.distance_matrix = pairwise_distances(tfidf,metric='cosine')def analysis(self):for index, item in enumerate(self.distance_matrix):#min_value = np.min(np.delete(item, index))#min_index = np.argmin(np.delete(item, index))b = np.argsort(item)[1:self.recommend_count]print("="*10 + "与%s相似的⽂章有:" % self.df.iloc[index, 0] + "="*10 )for index_2 in b:print(self.df.iloc[index_2, 0], "余弦距离:%s" % item[index_2])def get_similar_news_id(self, news_id):for index, item in enumerate(self.distance_matrix):if self.df.iloc[index, 0] == news_id:b = np.argsort(item)[1:self.recommend_count]print("="*10 + "与%s相似的⽂章有:" % self.df.iloc[index, 0] + "(链接地址:%s)" % self.df.iloc[index, 2] + "="*10 )for index_2 in b:print(self.df.iloc[index_2, 0], "余弦相似度:%s" % item[index_2], "链接地址:%s" % self.df.iloc[index_2, 2]) def get_recommend_news_by_uid(self, uid):passdef input_news_id(self):while 1:print("输⼊newsId:")news_id = input()self.get_similar_news_id(news_id)if __name__ == '__main__':ContentRecommend().input_news_id()。
基于内容的推荐系统设计
基于内容的推荐系统设计随着互联网的快速发展，用户面临着海量信息和服务的选择困扰。
而为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，向其推荐个性化的内容和服务，提高用户体验和满意度。
本文将介绍基于内容的推荐系统的设计原理和方法。
一、背景介绍随着互联网的普及，用户在日常生活中产生了大量的行为数据，比如浏览网页、购买商品、观看视频等。
这些行为数据蕴含着用户的兴趣和偏好信息，可以作为推荐系统的输入。
传统的推荐算法主要以协同过滤为基础，基于用户之间的相似度或项目之间的相似度来进行推荐。
然而，协同过滤算法存在一些问题，比如冷启动问题、数据稀疏问题等。
而基于内容的推荐算法则可以通过分析物品的特征和用户的偏好，来进行推荐。
二、基于内容的推荐系统原理基于内容的推荐系统主要使用物品的特征信息来进行推荐。
它首先通过采集物品的内容信息，比如文字、图片、标签等，并提取出关键特征。
然后根据用户的历史行为和偏好，计算用户对物品的兴趣程度。
最后，根据用户的兴趣程度和物品的特征相似度，进行推荐。
三、基于内容的推荐系统设计步骤1. 数据采集与预处理首先，需要采集物品的内容信息，比如网页的文本内容、图片的关键特征等。
然后，对采集的数据进行预处理，比如去除噪声、归一化处理等。
2. 特征提取与表示在设计基于内容的推荐系统时，需要根据物品的特性，提取出关键特征。
比如对于文本内容，可以使用词袋模型或者词向量模型进行表示；对于图片内容，可以使用卷积神经网络提取图片的特征向量。
3. 用户兴趣模型构建通过分析用户的历史行为和偏好，可以建立用户的兴趣模型。
可以使用机器学习算法，比如逻辑回归、决策树等，来预测用户对不同物品的兴趣程度。
4. 物品特征相似度计算根据物品的特征向量，可以计算物品之间的相似度。
常用的方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
相似度越高，说明物品之间的特征越相似。
5. 推荐算法设计根据用户的兴趣模型和物品的特征相似度，可以设计推荐算法。
推荐系统算法及其应用
推荐系统算法及其应用现在的互联网时代，推荐系统算法得到了广泛的应用，成为各大电商网站、社交平台、新闻客户端等的核心功能之一。
推荐系统算法的目的是通过分析用户的历史行为，给用户推荐他们可能感兴趣的商品、文章、音乐等。
本文将介绍三种常见的推荐系统算法及其应用。
I. 基于内容的推荐系统基于内容的推荐系统是指通过分析用户历史行为中有关内容的信息，来推荐与用户兴趣相似的内容。
例如，当用户在电商网站上购买一件衣服时，系统可以通过分析这件衣服的各个属性（品牌、材质、颜色、风格等等），来给用户推荐其他类似的衣服。
基于内容的推荐系统的优点是可以直接利用物品自身的属性进行推荐，不需要对用户的行为进行太多分析，因此实现起来比较简单。
缺点是容易出现过度推荐的情况，即给用户推荐了太多相似的内容，造成用户疲劳感。
II. 协同过滤推荐系统协同过滤推荐系统是指通过分析用户历史行为中的行为模式，来推荐与用户兴趣相似的内容。
例如，当用户在音乐客户端上收听一首歌曲时，系统可以分析与之相关的用户、歌曲、标签等信息，来推荐其他用户经常收听该歌曲的歌单。
协同过滤推荐系统的优点是可以充分利用用户历史行为的信息，提高推荐的准确度。
缺点是需要处理大量的数据，而且对新用户、新物品的推荐效果较差。
III. 基于深度学习的推荐系统基于深度学习的推荐系统是指通过利用深度神经网络等技术，对用户和物品的特征进行学习，来推荐符合用户兴趣的内容。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的推荐系统得到了广泛应用，如Facebook的DeepFM、Google的Wide&Deep等。
基于深度学习的推荐系统的优点是可以自动提取用户和物品的特征，提高推荐的准确度，同时可以处理大规模的数据。
缺点是需要大量的计算资源和数据，实现难度较高。
综上所述，推荐系统算法的应用涵盖了电商、社交、新闻、娱乐等多个领域，成为了现代互联网中不可或缺的一部分。
随着技术的不断进步，我们相信推荐系统算法在未来一定可以实现更加精准、智能的推荐服务。
基于内容的推荐系统
基于内容的推荐系统内容推荐系统是一种利用用户历史行为数据和内容信息为用户推荐可能感兴趣的内容的技术。
随着互联网的发展，用户获取信息的途径越来越多样化，如何让用户快速准确地找到自己感兴趣的内容成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的推荐系统正是为了解决这一问题而应运而生的。
基于内容的推荐系统主要通过分析用户对内容的历史行为数据和内容本身的特征，为用户推荐相关的内容。
它的优势在于能够为用户推荐个性化的内容，不受用户行为数据的限制，能够满足用户多样化的需求。
基于内容的推荐系统通常包括以下几个步骤：首先，系统需要对内容进行特征提取。
内容的特征可以包括文本特征、图片特征、音频特征等，不同类型的内容可以有不同的特征提取方法。
例如，对于文本内容，可以提取词频、关键词等特征；对于图片内容，可以提取颜色直方图、纹理特征等。
特征提取的质量直接影响了推荐系统的准确性和效果。
其次，系统需要建立内容的表示模型。
表示模型是将内容的特征转化为计算机能够理解和处理的形式，常用的表示模型包括向量空间模型、主题模型、深度学习模型等。
表示模型的选择和设计对系统的性能有着重要影响，好的表示模型能够更好地捕捉内容的语义信息，提高推荐的准确性。
然后，系统需要分析用户的历史行为数据。
用户的历史行为数据包括浏览记录、点击记录、收藏记录等，通过分析这些数据可以了解用户的兴趣和偏好。
基于内容的推荐系统可以根据用户的历史行为数据，为用户推荐与其兴趣相关的内容。
最后，系统需要通过内容和用户的历史行为数据进行匹配推荐。
匹配推荐是基于内容的推荐系统的核心，通过计算内容和用户兴趣的匹配程度，为用户推荐可能感兴趣的内容。
匹配推荐的算法多种多样，包括基于内容相似度的推荐、基于用户兴趣模型的推荐、基于标签的推荐等。
总的来说，基于内容的推荐系统能够为用户提供个性化、精准的内容推荐，为用户节省时间，提高信息获取效率。
然而，基于内容的推荐系统也面临一些挑战，如如何提高推荐的多样性、如何解决冷启动问题等。
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基于内容的新闻推荐系统
一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。
抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。
而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。
而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混
合的推荐方法。
①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。
协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。
这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1）、收集用户偏好
而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。
用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且
2）、找到相似的用户或物品
当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。
3）、计算推荐——基于物品的CF
比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，
得出物品A 和物品C 比较相似，而用户C 喜欢物品A，那么可以推断出用户C 可能也喜欢物品C。
物品C 比较相似，而用户C 喜欢物品A，那么可以推断出用户C 可能也喜欢物品C。
基于物品的CF 的基本原理
②、基于内容的推荐方法
它是将与用户过去感兴趣的对象相似的对象推荐给用户，该方法是对协同过滤的延续和发展，主要借鉴了信息抽取和信息过滤的研究成果，依据被推荐项目的内容特征来进行推荐。
③、混合的推荐方法。
它则是以上两种方法的综合体。
可见，要想做一个个性化的新闻推荐系统，最理想的是运用协同过滤推荐方法。
但是，智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的。
相对于智能推荐，只要求实现基本的推荐功能的新闻推荐系统来说，基于内容的推荐方法比较合适。
在使用该方法的系统中，被推荐对象使用其内容的特征进行表示，推荐系统
通过学习用户的兴趣，将用户模型与被推荐对象进行相似度比较来实现特征提取。
而文本类的内容，其特征相对来说较易提取，而且最为普遍的网络新闻正是文本新闻。
所以，在文本要描述的网络新闻系统中，采用基于内容的推荐方法，效果相对较为显著。
基于内容推荐机制的基本原理
首先我们需要对新闻的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下新闻的类型；然后通过新闻的元数据发现新闻间的相似度，因为类型都是“文化，科教”新闻A 和C 被认为是相似的新闻；最后实现推荐，对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统就可以给他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的好处在于它能很好的建模用户的口味，能提供更加精确的推荐。
但它也存在以下几个问题：
1需要对物品进行分析和建模，推荐的质量依赖于对物品模型的完整和全面程度。
在现在的应用中我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是描述物品元数据的一种简单有效的方法。
2物品相似度的分析仅仅依赖于物品本身的特征，这里没有考虑人对物品的态度。
3因为需要基于用户以往的喜好历史做出推荐，所以对于新用户有“冷启动”的问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集模块：
主要负责从互联网上采集新闻资讯信息，主要以国内知名新闻门户类网站作为其新闻源。
比如说：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。
在本项目中仅以凤凰网作为新闻源。
它采集到新闻后，将正文内容从页面中提取出来，保存到数据库中。
作为一个比较实用的新闻推荐系统，就因该保持推荐的新闻的新，亦即在此模块还应该负责管理系统中活跃的新闻，若某一新闻的发布时间超过一定的时效则视为过期，并标记为已归档，而不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。
在改模块中使用的算法便是基于内容的推荐算法，此外，在推荐结果中，还会将最新的新闻整合到推荐列表中，因为最新的新闻是依据时间排序的，而内容具有随机性。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前负载情况，按照算法调整新闻数据保持的时间时效，从而保证新闻的实时性，并控制新闻的数量；此外还要调用推荐算法进行计算和关于相似度的计算。
用户在浏览新闻的过程中，其使用习惯主要包括使用时间、阅读的新闻分类（国际、社会、科教、IT、医疗等等）、每天新闻阅读时间和次数等等信息，而这些信息都应该呗记录到用户数据库。
然后，由用户建模模块进行数据分析，并最终生成用户模型保存在用户模型数据库中。
该模块还必须定时运行，从而不断更新用户模型，从而使得用的兴趣转移能够实时反映到用户模型中。
监视系统资源，根据负载情况实时调整计算资源的分配，从而保持系统稳定的响应时间。
对于用户的不同主题的兴趣特征进行分类。
计算使用用户关注某篇新闻的时间时间长度，并以此来作为用户对此新闻的一个关注度的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取语义预处理文本分类用户兴趣模型
文本分类技术：文本分词关键词提取特征值离散化关键词和分类
新闻推荐模块。