摘要
个性化新闻推荐旨在根据用户的兴趣和需求，提供精准的新闻内容，提升用户体验。
本文深入探讨了基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐算法，旨在解决传统推荐方法中存在的冷启动、数据稀疏和推荐精度低等问题。
首先，对个性化新闻推荐、时序行为建模和标签关系挖掘等相关概念进行阐述。
其次，对现有的基于时序行为、基于标签关系以及融合二者的新闻推荐算法进行详细梳理，分析其优缺点和适用场景。
接着，介绍了常用的时序行为建模方法，如马尔可夫链、循环神经网络等，以及标签关系挖掘方法，如统计分析、图神经网络等。
在此基础上，对融合时序行为和标签关系的推荐模型进行深入分析，探讨其融合策略和优化方法。
最后，总结了当前研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：个性化新闻推荐；时序行为；标签关系；深度学习；图神经网络
随着互联网和移动设备的普及，人们获取新闻资讯的方式发生了巨大变化，从传统的报纸、电视转向以互联网为主的渠道。
海量的新闻信息为用户带来便利的同时，也造成了信息过载的问题，用户难以快速找到自己感兴趣的新闻。
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