基于用户关注度的个性化新闻推荐系统

• 作者: 彭菲菲 钱旭
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 个性化推荐 协作型过滤 用户关注度 推荐算法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1005-1007
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.03.056

摘要

为满足用户需求,以用户为中心,解决用户关注度不断变化、数据稀疏性、优化时间和空间效率等问题,提出基于用户关注度的个性化新闻推荐系统.推荐系统引入个人兴趣和场景兴趣来描述用户关注度,使用雅克比度量用户相似性,对相似度加权求和预测用户关注度,从而提供给用户经过排序的新闻推荐列表.实验结果表明,推荐系统有效地提高了推荐精准度和覆盖度,改善了系统可扩展性和自动更新能力,具有良好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭菲菲	中国矿业大学机电与信息工程学院	1	50	1.0	1.0
2	钱旭	中国矿业大学机电与信息工程学院	64	524	13.0	21.0