基于移动端的新闻推荐系统。

mind 2020 MIND news recomendation first place solution I do not open source the code for the training loop using utils/melt gezi and husky so the code can not run, sorry(btw you can find some old code of melt from wenzheng/utils). You can get most model part code from projects/ai/mind/src/model.py training use sh ./train/v17/body.sh tfrecord generated in projects/ai/mind/prepare Code can run on bo

新闻推荐是个性化新闻服务的重要技术。与已被全面研究的产品和电影推荐相比，新闻推荐的研究要有限得多，这主要是由于缺乏高质量的基准数据集。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..txt MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..zip

2018-7-2 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统

:grinning_face_with_smiling_eyes: [目录] 结构 代码：复现的代码 注：论文笔记 论文：论文 资源：论文截图 声明 要引用，转载，请附本仓库链接[ ] 强调 黄：需要看的点 蓝：看懂后自己提醒的需要注意的点 绿：不认识的单词在[45]之后黄色代表不认识的单词，绿色代表需要看的点 结果 ，用户名铂 新闻推荐 符号 接受推荐的用户记为$ u $，某些新闻记为$ v $ 目标 给定用户$ u $，新闻集$ \ mathcal {V} $，从$ \ mathcal {V} $中选出前$ k $个用户最有可能点击的新闻，推荐给用户 最大化点击率（CTR） 新闻推荐的特点 大规模：用户和新闻数量都很大，新闻更新快 稀疏：很多用户看很少的新闻，导致特征稀疏 动态：用户的兴趣一直发生着变化 无需查询：人们来看推荐很少会抱有特定的信息诉求，而是给我看一些有趣的东西 没有明确的反馈：难以获得用户的显示反馈，只有点击数据 没有异构的上下文

EMNLP2019-NRMS 论文“具有多头自我注意的神经新闻推荐”的源代码。

基于Mahout的新闻推荐系统 相关技术 推荐算法 基于用户的协同过滤 基于内容的推荐 基于景点的推荐 ：整体框架，实现了协同过滤 ，建立VSM ：分词，关键词提取 ：分词，关键词 ：提供API，ORM 关键实现 基于用户的协同过滤 直接调用Mahout相关接口即可 选择不同的用户相似度度量方法，这里选择了基于谷本系数，基于对数似然和基于曼哈顿距离 基于内容的推荐 对新闻文本进行分词 调用Deeplearning4j中内置paragraphvector的方法，通过doc2vec内置VSM 用Gensim会更方便点 基于景点的推荐 统计最高浏览量 过滤一定时间前的新闻保证景点的准确 评估指标 F1-Measure（精度+召回率） 算法 最近邻数量K 推荐数N F1-措施 UserCF--Tanimoto 20 11 0.481591183699049 UserCF--Log

比赛天池_新闻推荐 天池大赛-新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛，SOLO赛，B榜排名5/5338 解决方案 召回方案 使用热度召回，改进itemCF，分配Swing和item2vec进行多路召回，结合faiss库计算相似文章尝试解决冷启动问题，采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终每个用户召回50篇文章。 排序方案 建立用户行为和文章自身特征，根据召回结果按照1：5划分正负样本转化为CTR预测问题，采用lightGBM进行5折交叉验证，根据转化概率得到文章的结果，最终HR @ 5达到0.27，HR @ 50达到0.49。

本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌

新闻推荐的MIND数据集是从Microsoft新闻网站的匿名行为日志收集的。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets.txt