🔍 研究背景
在信息爆炸的时代，新闻内容的海量增长使得用户难以快速找到符合自身兴趣的新闻。传统的新闻推荐系统存在准确率低、难以适应新领域等问题，无法满足用户对个性化新闻内容的强烈需求。
💡 相关工作
现有的新闻情感分类与推荐方法主要依赖单一模型，如KNN、SVM和NB等，这些方法在处理复杂多变的新闻文本时，难以充分捕捉文本中的情感信息和用户兴趣特征，导致推荐结果的准确性和个性化程度不足。
🔧 模型图输入输出转变
输入：新闻文本数据，包括文本内容、用户评论等。
输出：情感分类结果（正面、负面或中性），以及针对用户的个性化新闻推荐列表。
🔬 实验
实验使用了Stanford Sentiment Treebank数据集，包含电影评论、电子产品评论和书评等，共58000多条评论。通过对比多模型融合策略与单一模型在情感分类和推荐任务上的表现，验证了所提方法的有效性。
🔬 方法介绍
- 情感分类方法：
- 扩展通用情感词典，形成专门针对新闻领域的中文情感词典，更准确地反映新闻报道中的情感细微差别。
- 采用改进的差分进化算法进行多模型融合，融合了KNN、SVM和NB三种分类算法，通过加权平均的方式综合各模型的预测结果，提高情感分类的准确性。
- 推荐算法：
- 基于文本相似度计算，分析用户兴趣特征和关键文本特征，如词频、词性、词句位置等。
- 通过计算句子相似度，挖掘文本结构信息，结合TF-IDF权重、词性和词句位置等因素，为用户提供准确的个性化推荐。
✨ 创新点
- 提出了基于多模型融合的情感分类方法，有效结合了KNN、SVM和NB等模型的优势，显著提高了情感分类的准确率。
- 设计了基于文本相似度计算的推荐算法，深入挖掘用户兴趣和文本特征，实现了更精准的个性化推荐。
- 扩展了现有的通用情感词典，使其更适合新闻领域使用，为情感分类提供了更丰富的语义基础。
🌟 总结
这篇论文针对新闻情感分类与推荐系统中存在的问题，提出了一种基于多模型融合与文本相似度的解决方案。通过创新的情感分类方法和推荐算法，有效提高了新闻推荐的准确性和个性化程度，为用户在海量新闻中快速找到感兴趣的内容提供了有力支持。
