本文主要是介绍google news recommendation - 基于点击行为的用户个性化新闻推荐，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 摘要
2 简介
新闻阅读，随着互联网的发展，访问方式已经从订阅纸质媒体扩展到访问数目众多的网络新闻源。新闻聚集网站如google news、yahoo news，从不同的新闻网站采集数据，并提供一个聚合的视图。对于这样的新闻服务网站来说，一个严重的问题是文章的数目对于用户来说是巨大的。因此挑战是如何帮助用户找到他们感兴趣的新闻 （听上去好有诱惑力呀）。
基于内容的推荐是解决信息过载问题的技术方案。基于兴趣和倾向的用户profile，系统为用户推荐感兴趣或带来价值的物品。
基于内容的方法，在推荐系统中扮演着核心的角色，因为它能够推荐以前并没有被评估过的信息，并且能够适应用户的个性上的差异。这项技术被应用在了不同的领域，如邮件、新闻、搜索等。在新闻领域，基于内容的推荐技术目标在于根据用户的兴趣聚合新闻，并且为每位用户创造一份属于自己的“新闻报纸” （想想一份报纸有什么内容，以及如何解决用户的问题，并让用户可信赖）。
我们组合了基于内容的方法和之前开发的协同过滤的方法，来产生新闻访问的个性化推荐。组合方法在线上进行了评估：一部分Google News的线上流量使用了混合算法，结果表明有了较大提升。线上实验也揭露了一些有趣的话题，比如推荐、偶然访问、用户满意度等。
新闻阅读的自然属性，是新闻推荐与其它领域基于内容的推荐不同。当访问一个新闻站点，用户来寻找新的信息，这些信息是以前不知道的，甚至是带来惊喜的。
既然用户的profile是从过去的行为推断的，很重要的是要知道用户的新闻兴趣发生了改变，以及以过去的用户行为来预测将来的行为是否有效。
为了理解这个问题，我们实施了一个基于Google News的大规模的日志分析，来衡量用户新闻兴趣的稳定性。我们发现用户的兴趣随着时间有所变化，并且follow新闻事件的趋势。
基于这些发现，我们实现了一个贝叶斯模型，来预测：根据某个用户的行为，预测该用户的兴趣；根据一组用户的行为，预测新闻趋势。
为了推荐新闻给用户，系统考虑了用户的真实兴趣和新闻趋势。
因此用户将收到基于用户兴趣而裁剪的新闻，同时又不会错过重要的新闻事件，即使这些事件并不是严格的匹配用户的特殊兴趣。
本文的贡献有三方面：
（1）对用户新闻兴趣的一致性，进行了大规模的日志分析；（2）提出了一个基于组合了用户真实兴趣和新闻趋势的点击行为，来预测用户兴趣的新颖方法；（3）提出了一个基于内容推荐和协同过滤的组合个性化新闻推荐方法，并在真实流量上进行了实验，并取得了提高。
3 google新闻的个性化
4 相关工作
5 用户兴趣的日志分析
6 数据
7 点击分布
Google News把新闻文章分类到预先定义好的话题类别中，包括国际、体育、娱乐等。在日志分析中，我们会计算每个用户在每个类别中的点击分布。
我们将过去的时间分成12个月。因此对于每一个用户u，我们计算他在每个月t中的在各个主题列表中的点击分布D(u,t)，用一个向量表示：
其中，Ni为分类到Ci中的文章的点击数。Ntotal为用户在过去时间段内总的点击数（ 不是时间段t的总点击）
8 不同时间用户的新闻兴趣变化
9 新闻趋势
除了单个用户的点击分布，我们还计算了不同国家地区的公众点击分布。对于每一个国家，公众兴趣可以用该地区用户、在过去时间段t的所有点击分布来表示。
Fiture2显示了美国人群的点击分布。为了阐明图示，只显示了四个分类。我们可以看出美国人群的公众兴趣是有波动的，其它国家的图示也是符合这一现象。一些分类的波动比如社会比健康等类别的波动更大。
我们假定一个国家公众兴趣的变化受该国重点事件影响，日志分析为这一假定提供了经验型证据。
10 热点事件对个体兴趣的影响
11 用户兴趣预测的贝叶斯模型
日志分析揭示单个用户的兴趣，受当地新闻趋势的影响。比如在欧洲杯期间，西班牙用户会点击更多的体育新闻。相似的现象，在针对用户的兴趣周期研究中报道过。基于这些发现，我们将用户的兴趣分成两部分：用户的真实兴趣和受当地新闻影响的兴趣。用户的真实兴趣由用户的特性产生，比如用户的性别、年龄、职业等，并且相对稳定。另一方面，在决定读什么的时候，用户受当地新闻影响。这种影响是短期的，并且随着时间容易改变。用户的真实兴趣和新闻影响分别对应于[1]中的长期兴趣和短期兴趣。我们使用更清晰的方法来预测用户的兴趣。更重要的，我们通过使用公众的点击模式，从新闻趋势的角度，为用户的短期兴趣建模，而不仅是用户的单独的反馈。
我们使用贝叶斯框架， 开发了一种方法，基于用户和用户所在地区的点击模式（click patterns），预测用户的当前兴趣。预测的兴趣在新闻推荐中使用。
方法如下：
（1）系统使用用户在过去每一段时间的点击，预测用户的真实兴趣，不管当前的新闻趋势；
（2）针对各个时间段的预测结果，组合起来得到一个更精确的用户的真是兴趣；
（3）系统通过用户的真实兴趣和当地的新闻趋势，预测用户的当前兴趣。
12 用户真实新闻兴趣的预测
对于过去每个特定的时间段t，我们得到某个用户的点击分布D(u,t)，以及该地区内所有用户的点击分布D(t)，代表了该地区的新闻趋势。
我们要从D(u,t)中挖掘用户u的真实兴趣，而不受D(t)的影响。一个用户对某个类别Ci的真是兴趣建模为：
即用户点击类别Ci的概率。使用贝叶斯规则，上述公式计算为：
其中：
13 用户当前新闻兴趣的预测
14 新闻推荐
15 线上流量实验
16 结论和后续工作
这篇关于google news recommendation - 基于点击行为的用户个性化新闻推荐的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
