10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2018.04.008
基于用户上下文序列的个性化新闻推荐方法研究
面对互联网上丰富的新闻时,用户更希望阅读到自己感兴趣的那一部分新闻内容,避免太多资讯带来的信息过载问题,所以比搜索引擎等更加智能的个性化推荐技术成了新闻受众目前最迫切的需求之一.新闻推荐往往基于用户阅读记录实现,而当用户的阅读记录过少时,通常采用了流行度等简单方法实现,这类做法通常忽略了用户阅读的新闻序列之间其实还是有一定的关联,本文针对用户阅读过程中冷启动问题,从用户上下文序列的角度探讨其在新闻推荐中的影响.
新闻推荐、记录序列、冷启动
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑计划2014BAK10B01;中央高校基本科研业务费专项资金3132016XNG1605
2019-08-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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