22、金融投资者新闻推荐系统中本体对增强建议的重要性

金融投资者新闻推荐系统中本体对增强建议的重要性

1. 引言

在当今信息社会，新闻和信息传播速度极快，对世界经济等领域具有重要影响的事件需实时获取和传播，例如可能大幅影响股票报价、外汇、石油报价等的新闻。由于互联网新闻海量，我们致力于提出一种解决方案，以提取新闻中的关键信息，实时解读，并为股票交易市场的相关代表提供决策建议。我们提出了一个语义 Web 新闻搜索的概念模型，该模型涵盖多智能体技术、语义 Web、文本搜索与挖掘以及 RSS 新闻源。

为了及时应对各类突发新闻，我们需要借助多种新闻来源，如 RSS 源、新闻媒体网站、电视、报纸、新媒体（Twitter、博客等）和天气预报等。选择新闻来源时，应考虑其国际传播排名、新闻可靠性以及 RSS 源的可访问性。

2. 领域现状

推荐系统旨在解决用户选择难题，为用户提供符合其需求的个性化建议。新闻推荐系统有两种使用模式：
- 拉模式 ：推荐由用户查询驱动，此时推荐算法宜采用基于内容的解决方案。
- 推模式 ：即使用户未明确请求特定项目，系统也能提供推荐，这种情况下可采用协同过滤算法。将两者结合的混合方法能克服单一算法的局限性。

部分研究者通过分析用户订阅的 RSS 博客来建模用户的网络行为，追踪用户个人资料，将与用户资料相关性高的新闻推荐给用户。还有研究者利用 Twitter 等微博服务识别新兴热门话题，并与 RSS 新闻报道匹配，作为新闻推荐的依据。另外，一些研究者实现了监测 RSS 新闻源的原型应用，将信息在不同语言间转换以理解文本，并将计算结果反馈到网络。也有研究者提出基于语义 Web 技术的