基于内容的新闻推荐系统研究综述

• 作者: 余平 刘维超 杨有
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 新闻推荐 深度学习 推荐系统
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 4527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.09.023

摘要

数据的爆炸式增长带来了严重的信息过载问题,提高了用户的新闻阅读时间和精力成本.而新闻推荐系统可以很好地解决这一问题,其中基于内容的新闻推荐系统是目前主流的推荐技术.本文描述了基于内容的新闻推荐系统(Content-Based News Recommendation System,CBNRS)的基本思想,尤其是基于深度学习的CBNRS主流算法,阐述了CBNRS的相似度计算的方法,总结了CBNRS评价指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有	重庆师范大学计算机与信息科学学院	80	395	11.0	15.0
2	余平	重庆师范大学计算机与信息科学学院	18	47	5.0	5.0
3	刘维超	重庆师范大学计算机与信息科学学院	1	0	0.0	0.0