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基於知識圖譜之異質性網路財金新聞推薦

為了解決鉅亨開戶ptt的問題，作者高崇恩 這樣論述：

隨著網路的蓬勃發展，近年來推薦系統在各領域的應用已相當廣泛，人們收集各式資訊的方式不斷轉換、電子媒體的傳播速度迅速，投資人獲得股市消息也變得快速且容易。但要如何在龐大的資訊中篩選自身所需的資料，以作為投資決策的參考，仍是一個具有挑戰的議題。本研究的目的為改善推薦系統在財金新聞的推薦效果。本研究所提出的方法首先藉由個股、關鍵字詞，以及上下游資訊建立社群網絡，再以圖嵌入方法取得網絡中每個節點的向量，並且計算節點間的相似度，最後建立推薦模型進行新聞推薦。 本研究藉由實際推薦新聞給受訪者，測試本研究所提出的推薦系統。透過受訪者的回饋，可發現本研究所提出的系統可成功推薦使用者感興趣的新聞。即使無

法取得使用者過去的歷史紀錄，仍可藉由使用者自行挑選的股票，以及社群網絡中的關聯，推薦使用者感興趣的相關新聞。然而，本研究目前所納入的資料來源有限，也尚未將新聞的時效性納入考量，未來研究仍有許多可改善的空間。