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摘要:
针对新闻推荐中新闻文本和用户兴趣建模因子的单一性以及用户兴趣漂移的问题,提出基于内容推荐和时间函数结合的新闻推荐算法.从多个角度对用户兴趣进行建模,同时考虑用户兴趣的实时性,通过时间函数来调整长短期的用户兴趣权重.实验结果表明:论文提出的算法较之传统算法具有更好的推荐性能,在precision、recall、F1-Measure指标上分别提高5.2%、3.9%、和8.4%.
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熟悉相似度
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文献信息
篇名 基于内容推荐与时间函数结合的新闻推荐算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 基于内容推荐 新闻推荐 时间函数
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 系统结构
研究方向 页码范围 2973-2977
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.12.031
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 林穗 33 180 5.0 12.0
2 翁海瑞 2 0 0.0 0.0
3 何立健 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
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