劉燦 任劍宇 李偉 張強強

摘 要：為了滿足人們能快速、準(zhǔn)確地獲取個人最關(guān)心的教育類新聞的實際需求，本文提出了一種面向個性化推薦的教育新聞爬取及展示系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用主題爬蟲技術(shù)，在對爬取策略及爬取內(nèi)容進(jìn)行文本解析的基礎(chǔ)上，獲取教育新聞數(shù)據(jù)。結(jié)合用戶需求特征，利用協(xié)同過濾的推薦策略，生成滿足不同用戶需求的個性化頁面，并以詞云和列表的形式展示給用戶。該系統(tǒng)為人們獲取最具時效性的教育新聞信息提供了一種可行的途徑。

關(guān)鍵詞：個性化推薦；教育新聞；主題爬蟲；詞云

中圖分類號：TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：In order to meet the actual needs of people who can quickly and accurately obtain the education news that individuals are most concerned about，we propose a customized crawling and displaying system for education news.Based on the text analysis mechanism of crawling strategy and crawling content，this system obtains the educational news data，combines the characteristics of user needs，and uses the recommendation strategy of collaborative filtering to generate a personalized page that meets the needs of different users，and presents the page to users in the form of word clouds and lists.The system provides a viable way for people to obtain the most up-to-date educational news information.

Keywords：personalized recommendation；education news；topical crawler；word cloud

1 引言（Introduction）

隨著國家及個人對各類教育重視程度的不斷提升，關(guān)注教育熱點信息的社會群體越來越多。然而，由于教育新聞種類繁多，既有中小學(xué)、大學(xué)等課堂教育相關(guān)的新聞，又有培訓(xùn)、繼續(xù)教育等非學(xué)歷教育相關(guān)的信息，還有國家及地方政府出臺的各類教育制度等，人們很難快速、準(zhǔn)確地獲取到最關(guān)心的教育新聞。如何從浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地獲取最權(quán)威的教育新聞熱點信息成為一個亟待解決的問題。此外，從個性化推薦的角度分析，多數(shù)新聞?wù)军c對所有用戶提供的都是同樣的資源，缺乏針對不同用戶的個性化推薦功能。因此，研發(fā)一種面向個性化推薦的教育新聞爬取及展示系統(tǒng)已成為一個重要研究課題，這對于更好地服務(wù)民眾具有重要的現(xiàn)實意義。

2 相關(guān)研究（Related research）

2.1 主題爬蟲技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Web Crawler），又稱為網(wǎng)頁蜘蛛，是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序或者腳本[1]。網(wǎng)絡(luò)爬蟲的結(jié)構(gòu)大致可以分為頁面爬行模塊、頁面分析模塊、鏈接過濾模塊、頁面數(shù)據(jù)庫、URL隊列、初始URL集合等幾部分。為了提高工作效率，網(wǎng)絡(luò)爬蟲通常會采取深度優(yōu)先策略、廣度優(yōu)先策略等爬行策略。由于通用的網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的結(jié)果主題性不夠突出，結(jié)果不夠深入和專業(yè)化，在個性化推薦領(lǐng)域通常采用主題爬蟲技術(shù)。主題爬蟲（Topical Crawler），也稱為聚焦爬蟲（Focused Crawler），是一種下載特定主題網(wǎng)頁的程序[2]。和通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲相比，主題爬蟲只需要爬行與主題相關(guān)的頁面，極大地節(jié)省了硬件和網(wǎng)絡(luò)資源，保存的頁面也由于數(shù)量少而更新快，還可以很好地滿足一些特定人群對特定領(lǐng)域信息的需求。

近年來，大量的學(xué)者對主題爬蟲技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)的研究和應(yīng)用，并取得了突出的成果。例如，黃仁等提出一種基于主題相關(guān)概念和網(wǎng)頁分頁的主題爬蟲，在垂直搜索引擎和輿情分析應(yīng)用方面具有較好的搜索效果[3]。吳岳廷等采用擴展主題特征庫引入基于爬蟲的網(wǎng)頁過濾算法，提高了網(wǎng)頁抓取精度，具有較高可用性[4]。陳一峰等利用一種基于遺傳算法的主題爬蟲改進(jìn)策略，在不影響查全率的情況下，與主題相關(guān)且重要的網(wǎng)頁數(shù)量可提升5%以上[5]。此外，李璐等提出一種基于SVM分類的主題爬蟲技術(shù)，能夠較好地區(qū)分主題相關(guān)網(wǎng)頁和不相關(guān)網(wǎng)頁，提高了主題相關(guān)網(wǎng)頁的查準(zhǔn)率和查全率[6]。

2.2 個性化推薦技術(shù)

個性化推薦技術(shù)通過建立用戶與信息之間的二元關(guān)系，利用已有的選擇過程或相似性關(guān)系挖掘每個用戶潛在感興趣的對象，進(jìn)而進(jìn)行個性化推薦[7]。傳統(tǒng)的推薦方法主要包括：基于內(nèi)容（content-based）的推薦系統(tǒng)，協(xié)同過濾（collaborative filtering）推薦系統(tǒng)和混合（hybrid）推薦系統(tǒng)[8，9]。近年來，深度學(xué)習(xí)在圖像處理、自然語言理解和語音識別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展[10]，基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)為推薦系統(tǒng)的研究帶來了新的機遇[11]。

個性化推薦系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于書籍推薦、互聯(lián)網(wǎng)信息推薦、信息過濾等領(lǐng)域。例如，王永固等人研究了一個基于協(xié)同過濾技術(shù)的學(xué)習(xí)資源個性化推薦的理論模型，有效提高了學(xué)習(xí)資源個性化推薦的精度和效率[12]。朱夏等人提出了一種云計算環(huán)境下基于協(xié)同過濾的個性化推薦機制RAC，構(gòu)建基于分布式存儲系統(tǒng)的兩個階段平分索引，在此基礎(chǔ)上提出候選鄰居的協(xié)同過濾算法，有良好的推薦精度和推薦效率[13]。呂學(xué)強等提出了一種結(jié)合影評內(nèi)容相似度和長短期興趣模型來計算電影相似度的推薦方法[14]。Wang等研究了融入圖像內(nèi)容信息來提升興趣點推薦的問題[15]。Huang等提出了一種神經(jīng)概率模型用于基于情境的引用推薦[16]。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)融入推薦系統(tǒng)中，研究如何整合海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建更加貼合用戶偏好需求的用戶模型，以提高推薦系統(tǒng)的性能和用戶滿意度，成為基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)的主要任務(wù)[17]。

3 系統(tǒng)設(shè)計（System design）

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文設(shè)計了一個面向個性化推薦的教育新聞爬取及展示系統(tǒng)。系統(tǒng)通過爬取給定待爬取列表中的相關(guān)數(shù)據(jù)，及時地把爬取到的教育新聞信息進(jìn)行解析，并把所有的信息進(jìn)行分類存儲；然后，根據(jù)用戶喜好，利用個性化推薦方法，以詞云或列表形式把用戶最關(guān)心的教育新聞?wù)故窘o用戶，系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

在信息爬取方面，系統(tǒng)采用Scrapy框架和輪循策略，爬蟲系統(tǒng)在多線程方式下工作，采用生產(chǎn)者/消費者模型。使用權(quán)重值的爬取策略，對于影響力較大的教育新聞網(wǎng)站，通過給定較高的初始權(quán)重而優(yōu)先爬取其數(shù)據(jù)，從而有利于獲取最權(quán)威、最真實的信息。

在個性化推薦方面，使用一種基于協(xié)同過濾的推薦算法。首先進(jìn)行新聞用戶的跟蹤，推測出用戶感興趣的主題；再通過分析用戶的特征數(shù)據(jù)；然后根據(jù)用戶的特征信息對其進(jìn)行新聞推薦，從而實現(xiàn)教育新聞的個性化推薦。

在信息展示方面，根據(jù)信息來源站點的權(quán)威性和用戶需求，對相關(guān)新聞以權(quán)重比進(jìn)行排序，并以詞云和列表的方式展示給用戶。

3.2 信息爬取

本系統(tǒng)中，信息爬取部分采用主題爬蟲技術(shù)，根據(jù)功能需求進(jìn)行模塊劃分，采用調(diào)用組件的方法運行，便于根據(jù)功能需求進(jìn)行系統(tǒng)修改，且維護(hù)簡單，擴展性能好。主題爬蟲模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

主題爬蟲按照權(quán)重值大小對從給定的待爬取列表進(jìn)行分組，使用生產(chǎn)者/消費者模型，以多線程的方式依次爬取每個權(quán)重組內(nèi)的站點。生產(chǎn)者把抽取到的鏈接加入URL隊列，消費者從URL隊列中取出鏈接進(jìn)行爬取，并把爬取的網(wǎng)頁放入網(wǎng)頁池。消費者從網(wǎng)頁池中提取出網(wǎng)頁進(jìn)行解析及主題相關(guān)度判定，并把最終數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，供展示系統(tǒng)調(diào)用。

在爬取過程中，首先判斷該URL列表中的鏈接是否爬取過。如果已經(jīng)爬取過，則轉(zhuǎn)向下一個鏈接的處理。對于一個新鏈接，考慮該頁面是否包含Robots協(xié)議。若存在Robots協(xié)議，則采用適當(dāng)?shù)姆磁兰夹g(shù)。由于網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)站本身的原因，導(dǎo)致網(wǎng)頁未下載成功，則放棄下載，并且轉(zhuǎn)向下一個鏈接的處理。

3.3 個性化推薦

通過跟蹤用戶的使用軌跡，應(yīng)用基于余弦相似度的協(xié)同過濾推薦方法分別對新聞用戶和教育新聞的特征量建模，從而實現(xiàn)根據(jù)用戶的需求推送用戶感興趣的信息。個性化推薦模塊圖如圖3所示。

首先，通過用戶訪問網(wǎng)站的軌跡分析用戶的偏好特征，如用戶感興趣的話題、登錄時間等信息；然后，使用特征向量描述每一篇新聞，利用余弦相似度度量方法，獲取用戶與相關(guān)新聞的相似性，并對結(jié)果進(jìn)行篩選排序；最后，將相似度值最高的k個信息推薦給用戶，k由系統(tǒng)或用戶設(shè)定，默認(rèn)值為8。

3.4 信息展示

信息展示部分主要以詞云和列表的方式在Web頁面中展示所查詢到的教育新聞熱點信息。系統(tǒng)還支持個性化查詢，支持的查詢方式包括按照日期（含時間段）、類別、新聞題目、作者、全文、媒體名稱等方式。在列表方式展示中，為了突出重點關(guān)注新聞的重要性，將按照當(dāng)天新聞的關(guān)注程度智能地進(jìn)行排序，如多個站點均包含的新聞熱點信息將排列在列表的前部。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)（System implementation）

本系統(tǒng)采用主題爬蟲、個性化推薦、詞云等技術(shù)，利用Python語言，實現(xiàn)了面向個性化推薦的教育新聞爬取及展示功能。系統(tǒng)界面如圖4所示。系統(tǒng)界面左側(cè)為當(dāng)天新聞熱點詞云展示頁面，展示了當(dāng)天的熱點詞語。通過查看此詞云，可以獲取今日教育新聞的熱點信息。系統(tǒng)右側(cè)為當(dāng)天教育新聞的列表。

熱點新聞的具體展示頁面如圖5所示。

上述圖4和圖5實現(xiàn)了以詞云和列表方式展示在Web頁面上。本系統(tǒng)具有如下優(yōu)點：根據(jù)用戶的需要，實時推送給用戶感興趣的教育新聞；提出一種基于權(quán)重模型的爬行策略，提高爬蟲的準(zhǔn)確性和效率。

5 結(jié)論（Conclusion）

本系統(tǒng)以主題爬蟲和個性化推薦為核心技術(shù)，建立一個面向個性化推薦的教育新聞爬取及展示系統(tǒng)。利用主題爬蟲技術(shù)，從海量的教育類新聞頁面中爬取各類教育新聞信息；利用協(xié)同過濾的個性化推薦策略，根據(jù)收集的用戶愛好信息，實現(xiàn)教育新聞的個性化推薦；通過詞云和列表形式，以友好的界面把用戶最感興趣的信息展示給用戶。該系統(tǒng)對于公眾獲取最具時效性的教育新聞信息具有重要的實用價值。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] 周德懋，李舟軍.高性能網(wǎng)絡(luò)爬蟲：研究綜述[J].計算機科學(xué)，2009，36（08）：26-29；53.

[2] 于娟，劉強.主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究綜述[J].計算機工程與科學(xué)，2015，37（02）：231-237.

[3] 黃仁，王良偉.基于主題相關(guān)概念和網(wǎng)頁分塊的主題爬蟲研究[J].計算機應(yīng)用研究，2013，30（08）：2377-2380；2409.

[4] 吳岳廷，李石君.基于擴展主題特征庫的領(lǐng)域主題爬蟲[J].計算機工程與設(shè)計，2015，36（05）：1342-1347.

[5] 陳一峰，趙恒凱，余小清，等.基于遺傳算法的主題爬蟲策略改進(jìn)[J].計算機仿真，2010，27（10）：87-90；123.

[6] 李璐，張國印，李正文.基于SVM的主題爬蟲技術(shù)研究[J].計算機科學(xué)，2015，42（02）：118-122.

[7] 劉建國，周濤，汪秉宏.個性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J].自然科學(xué)進(jìn)展，2009，19（01）：1-15.

[8] Balabanovic M，Shoham Y.Fab：content-based，collaborative recommendation[J].Communications of the ACM，1997，40（3）：66-72.

[9] 王曉軍.推薦系統(tǒng)中分布式混合協(xié)同過濾方法[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報，2016，39（02）：25-29.

[10] LeCun Y，Bengio Y，Hinton G.Deep learning[J].Nature，2015，521（7553）：436-444.

[11] 黃立威，劉艷博，李德毅.基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)[J].計算機學(xué)報，2017：1-29.

[12] 王永固，邱飛岳，趙建龍，等.基于協(xié)同過濾技術(shù)的學(xué)習(xí)資源個性化推薦研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2011，29（03）：66-71.

[13] 朱夏，宋愛波，東方，等.云計算環(huán)境下基于協(xié)同過濾的個性化推薦機制[J].計算機研究與發(fā)展，2014，51（10）：2255-2269.

[14] 呂學(xué)強，王騰，李雪偉，等.基于內(nèi)容和興趣漂移模型的電影推薦算法研究[J].計算機應(yīng)用研究，2018（03）：1-2.

[15] Wang S，Wang Y，Tang J，et al.What your images reveal：Exploiting visual contents for point-of-interest recommendation[C].Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web.International World Wide Web Conferences Steering Committee，2017：391-400.

[16] Huang W，Wu Z，Chen L，et al.A Neural Probabilistic Model for Context Based Citation Recommendation[C].AAAI，2015： 2404-2410.

[17] Covington P，Adams J，Sargin E.Deep neural networks for youtube recommendations[C].Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems.ACM，2016：191-198.

作者簡介：

劉 燦（1993-），女，碩士生.研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí).

任劍宇（1994-），男，本科生.研究領(lǐng)域：軟件工程.

李 偉（1996-），男，本科生.研究領(lǐng)域：計算機應(yīng)用.

張強強（1997-），男，本科生.研究領(lǐng)域：計算機應(yīng)用.