基于数据分析和用户画像的新闻推荐策略

• 作者: 殷琳
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 社会科学
• 关键词: 用户画像 数据分析 新闻推荐
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 研究园地
• 页码范围: 264
• 页数: 1页
• 分类号: G210.7
• 字数: 1835字
• 语种: 中文

摘要

随着大数据技术的发展,为建立以用户画像,新闻数据分析和推荐策略为基础的新闻推荐系统提供了坚实的技术保障.用户画像的目的在于"识人",通过对用户属性和用户行为的记录以及收集反馈信息,给目标用户打上标签,勾画用户画像以便发现用户真正的需求;新闻数据分析的目的在于"断物",通过对复杂信息进行有目的性的提取从而进行标签化,标签化的目的是抽象出新闻信息更具有表意性、更为显著的特点,充分理解新闻的内容;推荐策略是一种催化剂,利用机器学习算法将用户画像数据和新闻数据分析结果进行数据匹配排序,得分最高的新闻即是客户最感兴趣的新闻;三者有机的结合构建出完整的新闻推荐系统.