移動互聯(lián)網(wǎng)個性化新聞推薦方法研究.pdf

1、在如今的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，人們常常淹沒在洶涌的信息洪流之中。在網(wǎng)絡新聞信息發(fā)展如此快速的今天，人們工作生活節(jié)奏越來越快。為了能夠更好利用碎片化的時間來完成新聞信息資訊的獲取，人們閱讀新聞的媒介需要更加精準、快速、個性差異化的新聞資訊信息聚焦能力。因此，個性化新聞推薦系統(tǒng)日趨發(fā)展成熟。所有個性化新聞推薦系統(tǒng)的初衷就是為不同的新聞用戶提供符合各自興趣偏好的新聞。本文主要研究了新聞推薦系統(tǒng)中的新聞主題分類、冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏、用戶興趣模型等問題，

2、提出了一種基于新聞文本自動分類和混合推薦的個性化新聞推薦方法，主要內(nèi)容包含以下三點：
　　1、對新聞文本內(nèi)容主題分類進行分析，采用新聞文本分類和新聞詞頻內(nèi)容映射分類的方法建立新聞文本的特征類別序列來對新聞文本進行特征表示。
　　2、提出了一種混合基于內(nèi)容和協(xié)同過濾的個性化新聞推薦方法。該方法對傳統(tǒng)基于內(nèi)容的新聞推薦方法進行改進，將基于內(nèi)容方法建立的用戶興趣模型和基于協(xié)同過濾方法建立的用戶興趣模型進行混合處理，加入了時間上下文