新闻本身具有数量大、更新快、冗余度高
由于新闻本身具有数量大、更新快、冗余度高以 及地域性等特点，移动新闻推荐系统和其他移动 推 荐系统（如移动应用程序推荐、移动电子商务推荐）之 间的差异性表现在３个方面：时效性（ｒｅｃｅｎｃｙ）［９］、新
３．２．１ 新闻表示方法
文本新闻是移动新闻推荐的主流研究，视频或 音频新闻通常也可以由其附带的标题、类别属性、标 签集合等信息构成相应的新闻文档．由于新闻数量 庞大，新闻文档没有统一的格式标准，因此为了便于 存储和后续处理，需要将非结构化的新闻文档采用 统一的结构化方法表示．通常结构化新闻表示方法 在移动新闻推荐和传统新闻推荐中是一致的． 目前常用的新闻表示方法有 ＶＳＭ（ＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）、概率模型［３７］等．概率模型表示方法即利用 不同的概率生成模型获取新闻潜在的语义结构及相 关分布，例 如 主 题 概 率 分 布．ＬＤＡ（ＬａｔｅｎｔＤｉｒｉｃｈｌｅｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）［３８］、ＰＬＳＡ（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＬａｔｅｎｔＳｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）［３７］、ＥＳＡ（ＥｘｐｌｉｃｉｔＳｅｍａｎｔｉｃＡｎａｌｙｓｉｓ）［３９］ 等都是应用比较广泛的概率生成模型．ＰＬＳＡ 可以 对高维空间进行降维，且模型比较稳定，但是缺乏处 理新 文 档 的 能 力，存 在 过 拟 合 现 象；ＬＤＡ 克 服 了 ＰＬＳＡ 中存在的不足，更适用于大规模新闻集，但是 不能对主题在新闻中出现的相关性进行建模；不同 于前两种模型，ＥＳＡ 采用可识别概念表示新闻，提高 了其解释性，但是前期建立知识库比较复杂．ＶＳＭ 是 一种经典的结构化表示方法．它通过用一组词项及其对应权值构成的向量空间来描述新闻，即每篇新 闻文档都可以用一个｛Ｔ，Ｗ｝二元组来表示．Ｔ 是所 有词项（词语、主题或命名实体等）的集合，通过对新 闻文档去停用词、分词和语义分析等获取．其中常用 的分词工具有Ｌｕｃｅｎｅ、ＣＫＩＰ［１７］、ＥＣＳｃａｎｎｅｒ［１８］等．和 其他词项相比，命名实体可以更有效地捕捉到新闻 主旨，如发生了什么事件，事件发生的时间、地点、涉 及人 员 等．ＶＳＭ 中常用的权值计算方法有频率统 计［４０］、ＴＦ－ＩＤＦ［９，２５］及其 改 进 方 法．其 中 使 用 最 广 泛 的是 ＴＦ－ＩＤＦ，其计算某个词项权重的公式如下：
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