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摘要:
新闻推荐算法是网络媒体时代新兴的新闻编辑技术,通过分析用户行为特征,推测用户的喜好和需求,目前备受互联网公司青睐.但实践积累发现,新闻推荐算法存在很多弊端,本文就其局限性展开分析,提出智能全面化用户数据采集、 人工推荐与智能筛选结合、 开辟与细化用户设置渠道三方面的优化策略.
推荐文章
数据新闻生产的革新与局限
数据新闻
新闻生产
革新
局限
面向新闻推荐的用户兴趣模型构建与更新
个性化推荐
向量空间模型
用户兴趣模型
用户兴趣漂移
遗忘函数
融合MHS与AlM-RT的谱聚类优化推荐算法
推荐算法
最小哈希签名
时序模型
权重拟合
谱聚类
基于用户行为的新闻推荐算法的研究
马尔科夫算法
行为日志
准确度
新闻推荐
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
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文献信息
篇名 新闻推荐算法的局限与优化
来源期刊 声屏世界 学科
关键词 新闻推荐算法 局限 优化
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 采编经纬
研究方向 页码范围 19-20
页数 2页 分类号
字数 2910字 语种 中文
DOI
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 郑子艺 10 27 3.0 5.0
传播情况
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2017(1)
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2017(1)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
新闻推荐算法
局限
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
声屏世界
半月刊
1006-3366
36-1149/G2
大16开
南昌市洪都中大道207号省广播电视中心
44-75
1988
chi
出版文献量(篇)
11873
总下载数(次)
27
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