隨著科技的不斷進(jìn)步,人們可以更加便捷迅速地獲取到新聞信息。新聞的時(shí)效性相當(dāng)重要,促使著媒體必須在短時(shí)間內(nèi)將新聞傳播出去,將其推送給相應(yīng)的用戶群體。新聞?lì)惖耐扑]算法應(yīng)運(yùn)而生。目前的推薦算法主要包括幾個(gè)主體的方面,基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦還有混合型推薦等,并取得了很好的效果且已經(jīng)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)里�，F(xiàn)階段的多數(shù)推薦算法在考慮用戶興趣的層面上并沒(méi)有充分考慮時(shí)間和空間帶來(lái)的影響,使得推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率不均衡。本文結(jié)合時(shí)空因素,提出了兩種推薦算法很好地解決了用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題以及用戶興趣動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明,兩種算法在召回率方面有優(yōu)異表現(xiàn),準(zhǔn)確率也有著顯著的提高。最后,在Android平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了新聞推薦系統(tǒng)。具體主要研究工作如下:(1)針對(duì)目前的推薦算法未能很好的處理新用戶的冷啟動(dòng)問(wèn)題和用戶簽到數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題,本文提出了一種結(jié)合專(zhuān)家信任的POI推薦算法。專(zhuān)家用戶為信任度最高,最具參考價(jià)值的用戶。第一步利用用戶的簽到信息,選取特定的時(shí)間和空間范圍內(nèi)的用戶簽到數(shù)據(jù)以得到候選專(zhuān)家用戶集合。然后,結(jié)合候選專(zhuān)家用戶的簽到次數(shù)和簽到范圍的影響,對(duì)候選專(zhuān)家用戶集合進(jìn)行過(guò)濾,得到一位專(zhuān)家用戶,并且根據(jù)專(zhuān)家用戶的...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２中國(guó)手機(jī)網(wǎng)民近年規(guī)模走勢(shì)圖??

１．１．１研究背景??現(xiàn)代意義上的新聞媒體已成為現(xiàn)代社會(huì)中占主導(dǎo)地位的一種文化存在方式一一新聞??媒體文化［１１。圖１－１展示了目前人們獲取新聞內(nèi)容的途徑。新聞媒體的存在，不僅是為了??傳播新聞消息，更是為了迎合人民群眾日益增長(zhǎng)的精神文化需求。在如今新聞媒體傳播迅??速的時(shí)代，新....

圖１－３新浪微博首頁(yè)??１．?２．?２

新浪微博可以看作是一種特殊的基于用戶社交關(guān)系的新聞媒體平臺(tái)。用戶可以在手機(jī)，??電腦，Ｐａｄ等多種網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)端登入，然后以圖文或視頻的方式將信息擴(kuò)散出去，形成互動(dòng)。??用戶的轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論等操作是微博中常見(jiàn)的互動(dòng)方式，見(jiàn)圖１－３。通過(guò)這些行為可以??說(shuō)明用戶對(duì)這條微博的內(nèi)容在某種....

圖１－４?Ｎｅｔｆｌｉｘ推薦頁(yè)??

圖１－４?Ｎｅｔｆｌｉｘ推薦頁(yè)??Ｎｅｔｆｌｉｘ是一家在線影片租賃提供商。它的獨(dú)特之處在于他的推薦系統(tǒng)Ｃｉｎｅｍａｔｃｈ，見(jiàn)??圖１－４。該系統(tǒng)利用以下８?jìng)�(gè)數(shù)據(jù)：評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)、播放數(shù)據(jù)、喜好數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、視頻數(shù)??據(jù)、社交數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)來(lái)為用戶進(jìn)行準(zhǔn)確有效的推薦。從２００....

圖２－１基于用戶統(tǒng)計(jì)信息的推薦??

２．２．?１基于用戶統(tǒng)計(jì)信息的推薦算法??該算法的原理比較簡(jiǎn)單，它根據(jù)用戶的基本信息，尋找該用戶的相似用戶，并將相似??用戶喜愛(ài)的其他物品推薦給當(dāng)前用戶ｔ２Ｑ］。如圖２－１所示，系統(tǒng)根據(jù)用戶的性別、年齡和喜??好進(jìn)行分類(lèi)，然后把相似用戶的喜好推薦給別的用戶。該推薦算法的優(yōu)勢(shì)在于不....

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