随着互联网信息的爆炸性增长，新闻推荐系统成为用户获取信息的重要渠道。然而，如何在保证用户兴趣的同时，提升新闻覆盖面，一直是新闻推荐领域的重要挑战。本文将详细介绍一种融合深度学习与多目标优化的新闻推荐系统，该系统通过深度学习模型捕捉用户兴趣，同时利用多目标优化算法平衡用户兴趣与新闻覆盖面。
深度学习在推荐系统中具有强大的特征提取能力。在本系统中，采用深度神经网络（DNN）对用户的历史点击数据进行建模。具体来说，将用户的历史点击新闻的特征（如标题、类别、发布时间等）通过嵌入层转化为低维向量，然后输入到DNN中进行特征融合与提取。
DNN的每一层都会学习不同级别的特征表示，最终输出一个用户兴趣向量。该向量能够准确反映用户对新闻的兴趣偏好，为后续推荐提供基础。
在新闻推荐系统中，单一的目标（如点击率最大化）往往会导致新闻覆盖面降低，用户看到的新闻内容单一。为了解决这个问题，采用多目标优化算法，同时考虑用户兴趣和新闻覆盖面两个目标。
具体地，定义两个优化目标：
采用多目标优化算法（如NSGA-II）在这两个目标之间进行权衡与优化，生成一组推荐的新闻列表。该列表既考虑了用户兴趣，又保证了新闻覆盖面。
以下是系统中部分关键技术的实现细节：
使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建DNN模型。
import tensorflow as tf
# 构建深度神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # 用户点击概率输出
])
使用DEAP等进化算法库实现NSGA-II算法。
from deap import base, creator, tools, algorithms
# 初始化NSGA-II算法
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, 1.0)) # 用户兴趣最大化（负值），新闻覆盖面最大化（正值）
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.random)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=10) # 假设有10个决策变量
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义适应度函数（用户兴趣与新闻覆盖面）
def evalFunc(individual):
user_interest = calculate_user_interest(individual)
news_coverage = calculate_news_coverage(individual)
return user_interest, news_coverage
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=0.0, up=1.0, eta=20.0)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=0.0, up=1.0, eta=20.0, indpb=1.0/10)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
toolbox.register("evaluate", evalFunc)
# 运行NSGA-II算法
population = toolbox.population(n=100)
algorithms.eaMuPlusLambda(population, toolbox, mu=100, lambda_=200, cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=100, verbose=True)
本文介绍了一种融合深度学习与多目标优化的新闻推荐系统。该系统通过深度学习模型捕捉用户兴趣，利用多目标优化算法平衡用户兴趣与新闻覆盖面，实现了精准的新闻推荐。未来，将继续优化算法，提高推荐系统的性能和用户满意度。