本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的推薦與協(xié)同過濾融合的新聞推薦方法

  更多相關(guān)文章： 新聞推薦 協(xié)同過濾 基于內(nèi)容的推薦 用戶興趣模型 混合推薦

【摘要】：針對(duì)基于內(nèi)容的新聞推薦方法中用戶興趣多樣性的缺乏問題和混合推薦方法存在的冷啟動(dòng)問題,提出一種基于內(nèi)容與協(xié)同過濾融合的方法進(jìn)行新聞推薦。首先利用基于內(nèi)容的方法發(fā)現(xiàn)用戶既有興趣;再用內(nèi)容與行為的混合相似度模式,尋找目標(biāo)用戶的相似用戶群,預(yù)測(cè)用戶對(duì)特征詞的興趣度,發(fā)現(xiàn)用戶潛在興趣;然后將用戶既有興趣與潛在興趣融合,得到兼具個(gè)性化和多樣性的用戶興趣模型;最后將候選新聞與融合模型進(jìn)行相似度計(jì)算,形成推薦列表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與基于內(nèi)容的推薦方法相比,所提方法的F-measure和整體多樣性Diversity均有明顯提高;與混合推薦方法相比,性能相當(dāng),但候選新聞無需耗時(shí)積累足夠的用戶點(diǎn)擊量,不存在冷啟動(dòng)問題。
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 新聞推薦 協(xié)同過濾 基于內(nèi)容的推薦 用戶興趣模型 混合推薦
【基金】：重慶市科委基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2014jcyj A40007) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ1500903)~~
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,大量新聞快速涌現(xiàn),信息嚴(yán)重過載,令用戶無從選擇。新聞推薦系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于解決信息過載問題[1],幫助人們快速、準(zhǔn)確地定位感興趣的新聞。目前,國內(nèi)外學(xué)者在新聞推薦領(lǐng)域已展開了一系列研究。文獻(xiàn)[2-5]使用了協(xié)同過濾的新聞推薦方法,通過計(jì)算用戶行為

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 高e，

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