一种基于在线自学习的个性化新闻投放系统及方法

摘要

本发明涉及一种基于在线自学习的个性化新闻投放系统，新闻获取模块用于通过网络爬虫在网络上实时抓取新闻，将抓取到的新闻发送给预处理模块；预处理模块用于对抓取到的新闻进行预处理，并将预处理后的新闻发送到主题分类模块；主题分类模块用于对得到的新闻进行主题分类，并将分类后的新闻存储于数据库中；自学习用户行为建模模块用于通过记录用户读取新闻的经验来估计不同主题新闻对于用户的价值；新闻投放模块用于根据当前候选推荐新闻的价值排序向用户投放用户认为最有价值的新闻。本发明简化了传统推荐方法的复杂计算，在新闻投放上实现了个性化，提升了服务质量，减少了对于用户信息的依赖，实现了虚拟的用计算机模拟用户决策的过程。