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摘要:
互联网的高速发展,使用户很难在“信息海洋”中找到感兴趣的新闻,如何为用户准确推荐满足其需求的个性化新闻已成为当前研究的热点和难点。为了改善新闻推荐系统的准确性,将时间戳信息引入到新闻推荐模型中。首先,利用分词工具对新闻标题和新闻内容进行分词,并引进时间加权函数来计算用户对单个分词的偏好;预测用户偏好时不仅根据用户自身的偏好进行预测,还使用改进协同过滤方法来预测用户偏好;最后,通过融合得到的偏好值对新闻进行推荐。实验结果表明,该模型不仅能提高新闻推荐系统的准确性,还缩短了模型构建的响应时间。
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种基于时间戳的新闻推荐模型
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 时间戳 稀疏性 分词 新闻推荐
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 数据工程
研究方向 页码范围 40-43
页数 4页 分类号 TP3
字数 4596字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史艳翠 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 13 47 3.0 6.0
2 戴浩男 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 1 7 1.0 1.0
3 石和平 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 1 7 1.0 1.0
4 汪圣洁 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 2 7 1.0 2.0
5 杨硕珩 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 3 17 3.0 3.0
6 钟惠军 天津科技大学计算机科学与信息工程学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (163)
共引文献  (940)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (7)
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1963(1)
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2020(4)
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  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
时间戳
稀疏性
分词
新闻推荐
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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