留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

个性化新闻推荐技术研究

胡箐妍

胡箐妍. 个性化新闻推荐技术研究[J]. 中国传媒科技, 2022, (7): 137-139,143. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2022.07.033
引用本文: 胡箐妍. 个性化新闻推荐技术研究[J]. 中国传媒科技, 2022, (7): 137-139,143. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2022.07.033

个性化新闻推荐技术研究

doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2022.07.033
详细信息
    作者简介:

    胡箐妍(1975-),女,河南郑州,中级工程师,研究方向:人工智能、大数据。

  • 中图分类号: TP39

  • 摘要: 随着互联网特别是移动互联网技术的飞速发展,用户可以浏览海量的新闻信息,但伴随丰富的新闻同时而来的还有信息过载问题。个性化新闻推荐系统应运而生,在合适的时间为用户推荐合适的新闻文章,帮助每个用户快速找到自己感兴趣的新闻。本文首先介绍了个性化新闻推荐技术的研究现状,然后分析了常用的四种方法,最后总结了常用数据集、评价指标和存在的难点问题。

     

  • [1] Joseph K,Jiang H. Content based news recommendation via shortest entity distance over knowledge graphs[C]//Companion Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference. 2019:690-699.
    [2] 潘丽芳,张大龙,李慧 . 基于用户的协同过滤 (UserCF) 新闻推荐算法研究 [J]. 山西师范大学学报(自然科学版),2018(4):26-30.
    [3] 夏鸿斌,刘春芹,刘渊 . 融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法 [J]. 计算机应用研究,2021(1):61-64.
    [4] 冯文杰,熊翱 . 基于新闻时效性的协同过滤推荐算法 [J]. 计算机系统应用,2018(5):193-197.
    [5] 陶永才,李俊艳,石磊,卫琳 . 基于地理位置的个性化新闻混合推荐研究 [J]. 小型微型计算机系统,2016(5):943-947.
    [6] 吴方照,武楚涵,安鸣霄,谢幸 . 基于深度学习的个性化新闻推荐 [J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版),2019(3):278-285.
    [7] Moreira G S P,Jannach D,da Cunha A M. Hybrid Sessionbased News Recommendation using Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13063,2020.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  69
  • HTML全文浏览量:  7
  • PDF下载量:  3
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2022-07-15

目录

    /

    返回文章
    返回