基于内容推荐与时间函数结合的新闻推荐算法

摘要：

针对新闻推荐中新闻文本和用户兴趣建模因子的单一性以及用户兴趣漂移的问题,提出基于内容推荐和时间函数结合的新闻推荐算法.从多个角度对用户兴趣进行建模,同时考虑用户兴趣的实时性,通过时间函数来调整长短期的用户兴趣权重.实验结果表明:论文提出的算法较之传统算法具有更好的推荐性能,在precision、recall、F1-Measure指标上分别提高5.2％、3.9％、和8.4％.

关键词：基于内容推荐、新闻推荐、时间函数

所属期刊栏目：48

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州市科技计划项目编号:2017010160012

在线出版日期：2021-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2973-2977