[發明專利]一種新聞實時推薦系統及其方法

在審

• 申請號: 201611138281.2
• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106599174A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 侯朋;李勇波;孫傲冰;季統凱;張恒
• 申請（專利權）人: 國云科技股份有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 廣東莞信律師事務所44332
• 代理人: 余倫

1.一種新聞實時推薦系統，其特征在于：所述的系統包括數據采集層、數據處理層、實時推薦層；

所述的采集層通過網絡爬蟲在網絡中抓取新聞數據，并過濾重復數據，構建新聞數據庫；將抓取的新聞數據存儲到Hbase數據庫中，為后面高效的處理與分析數據提供數據源；

所述的數據處理層是一個能夠實時計算的流處理架構；該架構把推薦系統分成離線計算和在線計算兩部分，利用離線推薦算法結合在線處理，提高推薦系統實時計算的能力；所述的在線處理采用Spark實現；

所述的推薦層基于MLlib對推薦引擎模塊進行設計，包含模型的訓練、模型的測試和新聞的推薦。

2.一種權利要求1所述系統的實現方法，其特征在于：所述的采集層通過網絡爬蟲在網絡中抓取新聞數據，并過濾重復數據，構建新聞數據庫，包括如下步驟：

第一步，獲取待采集的URL；

第二步，通過數據路由器對URL進行過濾；

第三步，抓取頁面數據；

第四步，對抓取的數據進行文本抽取，鏈接抽取，把抽取的鏈接加入待采集URL集合；

第五步，自動文本特征提取，生成網頁指紋；

第六步，檢測是否為有相同文章；

第七步，如果已有相同文章則放棄抓取返回第一步，否則對正文文本進行分詞操作；

第八步，用TF_IDF算法提取N個關鍵詞；

第九步，找到與其重合度最高的m篇文章；

第十步，若其重合度大于c則歸為相應主題數據庫；

第十一步，建立倒排索引以供其他模塊使用；

所述的數據處理層按照如下步驟處理數據：

第一步，對用戶-新聞數據進行采集，進行實時推薦需要兩部分數據集：一是初始離線的數據集，二是當前一段時間內實時產生的數據集；

第二步，實時流計算，源源不斷的數據流經過系統時，連續地計算；系統實時的接收用戶點擊信息，然后進行模型訓練，最后將數據動態地傳送到數據庫HBase中；

所述的推薦層按照如下步驟運行：

第一步，分別加載新聞數據集與用戶點擊數據集；

第二步，對數據集進行分解；

第三部，設置模型參數；

第四步，訓練推薦模型；

第五步，通過推薦模型對新聞進行預測評分；

第六步，計算RSME；

第七步，選擇RSME最小值，得出最優推薦模型；

第八步，使用最優模型對用戶推薦新聞，并保存在數據庫中。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：所述的對用戶-新聞數據進行采集中對未被點擊過的新聞進行初始化包括如下步驟：

第一步，采用正則表達式去除文本中html標簽；

第二步，采用最大路徑算法對標簽后的文本進行分詞；

第三步，分詞后進行實體抽取；

第四步，對抽取的關鍵詞進行排名；

第五步，形成關鍵詞向量，對文檔d其內容形成的關鍵詞向量如下：

d_i＝{(e₁，w₁)，(e₂，w₂)，...}其中，e_i就是關鍵詞，w_i是關鍵詞對應的權重，

第六步，計算文本向量空間相似度，使用倒排索引加速相似度計算；

第七步，對計算結果持久化到數據庫。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：所述的對用戶-新聞數據進行采集中對新用戶進行初始化包括如下步驟：

第一步，獲取用戶的注冊信息；

第二步，對用戶特征屬性進行劃分；

第三步，訓練用戶分類器；

第四步，使用分類器對用戶進行分類；

第五步，對用戶分類結果持久化到數據庫。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：所述的對用戶-新聞數據進行采集中對新用戶進行初始化包括如下步驟：

第一步，獲取用戶的注冊信息；

第二步，對用戶特征屬性進行劃分；

第三步，訓練用戶分類器；

第四步，使用分類器對用戶進行分類；

第五步，對用戶分類結果持久化到數據庫。

6.根據權利要求2至5任一項所述的方法，其特征在于：所述的設置模型參數包括設置numHi，numIt，lambda等參數，numHi是模型中隱語義因子的個數，numIt是迭代的次數，lambda是正則化參數；

其中，x_obj，i為觀測值，X_model，i為真值。