資料介紹
將個性化推薦技術運用于新聞閱讀應用,以其快速、精準的特點幫助用戶快捷獲取興趣新聞,是值得挖掘的研究方向。設計并實現(xiàn)了一種新聞推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)基于用戶協(xié)同過濾推薦技術,通過收集用戶數(shù)據(jù),計算閱讀耗時因子對用戶偏好值進行修正,納入新聞熱度影響并通過熱度懲罰用戶相似度值;然后基于相似鄰居集對用戶未閱讀的新聞進行TopN排序得到推薦列表,從而向用戶推送其感興趣的新聞。經測試,原型系統(tǒng)能夠實時更新用戶興趣模型,達到推新、推準的效果,各項功能均已達到設計預期目標。

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