基于用户协作的新闻共享模型

• 作者: 冯大为 朱锐 王怀民
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 浏览行为 用户兴趣 新闻推荐 协同过滤
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 165-170
• 分类号: TP393
• 字数: 4832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.05.033

摘要

如何从互联网已有海量信息中为用户推荐符合其兴趣的新闻是一项极具挑战的工作.门户网站式的传统新闻传播方法没有考虑用户的个性化需求,因而无法给出合适的推荐.本文提出了一种基于用户协作的新闻共享模型,通过浏览器插件收集用户的浏览行为、分析用户对网页的隐性评价,并结合协同过滤算法实现相似用户间的新闻推荐.在原型系统中验证了本文所提方法的有效性,并分析了推荐算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王怀民	国防科学技术大学计算机学院	119	3450	29.0	56.0
2	朱锐	国防科学技术大学计算机学院	5	181	3.0	5.0
3	冯大为	国防科学技术大学计算机学院	2	153	2.0	2.0